Comment le partenariat Microsoft-Novartis accélère la découverte de médicaments

Le temps a parfois tendance à être l'un des plus grands ennemis des scientifiques lorsqu'ils concoctent de nouveaux médicaments. Luca Finelli, vice-président de Novartis et responsable Insights, Strategy & Design, a comparé cette lutte à la cuisine pour expliquer comment ce processus fastidieux prend tant de temps et de ressources.

"En règle générale, le scientifique chargé de la formulation doit décider : 'Je vais prendre cette quantité de cet ingrédient A et une certaine quantité de cet ingrédient B.' Ils essaient ensuite différentes combinaisons », a déclaré Finelli.

Les scientifiques doivent trouver la bonne combinaison de molécules pour produire des médicaments. Le problème est que chaque mélange devra subir une série de tests pour vérifier la sécurité, l'efficacité et d'autres performances globales du médicament. Cela prend des années, et vérifier les données basées sur des expériences passées ne fait que rendre les choses plus ardues pour les scientifiques.

"Normalement, ils le font manuellement, en lisant tous ces documents pour savoir ce qui est pertinent par rapport à la question qu'ils ont en tête", a commenté Finelli.

Cela a cependant changé pour le Novartis scientifiques avec l'introduction du partenariat stratégique Microsoft-Novartis 2019, qui a fondé le Novartis AI Innovation Lab.

« Nous apportons notre expertise en machine learning et notre calcul à grande échelle. Ceux-ci n'existent pas dans le monde pharmaceutique. Et Microsoft ne peut pas assumer cela (indépendamment). Nous ne sommes pas une société pharmaceutique. Le partenariat est donc absolument crucial », a déclaré Chris Bishop, Microsoft Research Directeur Europe Lab.

Cela a changé la donne pour la multinationale pharmaceutique après avoir reçu les plates-formes technologiques qui accélèrent le processus de découverte de médicaments. Désormais, les scientifiques de Novartis peuvent utiliser la puissance de l'IA pour vérifier les résultats et les données produits par les expériences précédentes. Grâce à l'apprentissage automatique et à l'algorithme, les ordinateurs peuvent trouver les informations nécessaires cachées dans de grandes quantités de données et de fichiers de laboratoire de Novartis.

"Ici, l'IA peut réellement aider à le faire en quelques clics et à renvoyer les informations pertinentes à l'utilisateur pour une utilisation ultérieure, en l'informant sur la manière de concevoir de futures expériences pour trouver de nouvelles façons de créer une formulation pour un nouveau médicament", a déclaré Finelli. .

Cela signifie une identification plus rapide des molécules appropriées dont ils ont besoin pour produire le bon combo moléculaire et le bon médicament. Cela, bien sûr, se traduit par des tests de médicaments plus rapides, le processus global ne prenant que quelques semaines au maximum. Selon Bishop, cette technologie permet aux scientifiques d'effectuer "10,000 10,000 expériences simultanément, d'obtenir les résultats, puis de les utiliser pour concevoir les XNUMX XNUMX prochaines expériences".

Shahram Ebadollahi, directeur des données et de l'IA de Novartis, a partagé que cela a permis à l'entreprise de fournir son service à un grand nombre de ses clients. 

"Si vous examinez tous les aspects du pipeline - de la découverte précoce et du développement de médicaments aux essais cliniques, puis à la fabrication du médicament à grande échelle - rien qu'en 2020, nos médicaments ont atteint près de 800 millions de patients dans le monde", a déclaré Ebadollahi.

Avec cela, Novartis prévoit de l'utiliser dans ses futurs projets pour identifier les structures moléculaires et déterminer les expériences antérieures qui pourraient apporter des données précieuses. Tout cela, heureusement, sera effectué dans un temps beaucoup plus court maintenant.