«L’intelligence artificielle ouvre d’énormes opportunités pour la découverte de médicaments», explique le professeur Verena Wolf, responsable du domaine de recherche sur la modélisation neuromécanique et coordinatrice du projet OptimAIze. « Dans le même temps, les modèles purement basés sur les données ont leurs limites, surtout lorsque les données disponibles sont rares ou déséquilibrées. C’est pourquoi, dans OptimAIze, nous nous appuyons sur la combinaison de l’IA et de l’expertise mécaniste. Cela nous permet non seulement de faire des prédictions plus précises, mais également de mieux comprendre pourquoi certaines molécules sont efficaces ou toxiques. »
Le projet se concentre sur un nouveau cycle d’apprentissage fermé composé d’intelligence artificielle et de validation expérimentale. Les données à haute résolution sur la cytotoxicité sont évaluées à l’aide de méthodes modernes d’IA. Les modèles apprennent non seulement à prédire l’efficacité et la tolérabilité des molécules, mais peuvent également suggérer spécifiquement de nouvelles variantes de principes actifs, qui sont ensuite testées expérimentalement. Les résultats sont à leur tour réinjectés dans les modèles d’IA et améliorent continuellement leur pouvoir prédictif. La valeur ajoutée d’OptimAIze réside dans son optimisation intégrée de l’IA, qui combine diverses expertises en IA et en chimioinformatique pour proposer efficacement des molécules présentant une meilleure activité antibiotique et une toxicité plus faible, qui sont immédiatement synthétisées et testées.
Le consortium rassemble des compétences complémentaires : DFKI développe des processus d’IA explicables et génératifs, l’Université de la Sarre apporte son expertise en matière de conception de médicaments, de modèles linguistiques et d’analyses unicellulaires, HIPS gère la synthèse chimique et l’optimisation des candidats, tandis que smartbax GmbH apporte des données exclusives et des programmes de médicaments issus de la recherche industrielle sur les antibiotiques.
En plus de développer des candidats antibiotiques spécifiques, OptimAIze vise également à mettre à disposition de la communauté scientifique des méthodes d’IA et des outils logiciels innovants. Les algorithmes développés devraient – dans la mesure du possible – être publiés en open source et soutenir ainsi à long terme d’autres projets de recherche dans la lutte contre la résistance aux antibiotiques.
D’une durée de trois ans, OptimAIze vise à établir de nouvelles normes en matière de découverte de médicaments soutenue par l’IA et à apporter une contribution importante à la lutte contre la résistance aux antimicrobiens. Le projet est financé par le ministère fédéral de la Recherche, de la Technologie et de l’Espace dans le cadre de la ligne directrice de financement « Application de l’intelligence artificielle à la recherche sur les médicaments ».
Centre de recherche allemand pour l’intelligence artificielle
