Principaux renseignements
- L’IA accélère la recherche pharmaceutique en améliorant la productivité et la précision. C’est ce qu’affirme Pascal Soriot, directeur général d’AstraZeneca.
- L’apprentissage automatique optimise les structures moléculaires afin d’éliminer les effets secondaires.
- Les modèles prédictifs réduisent le gaspillage de capitaux en anticipant la réussite des essais cliniques.
Pascal Soriot, directeur général d’AstraZeneca, affirme que l’intelligence artificielle transforme en profondeur la manière dont les médicaments sont créés, ce qui se traduit par une recherche et une prise de décision stratégique plus efficaces. S’exprimant dans l’émission « Mad Money » de CNBC, Soriot a souligné que le principal avantage de l’IA dans le secteur médical réside dans une augmentation substantielle de la productivité, permettant de concevoir de nouveaux traitements avec plus de rapidité et de précision.
Optimisation de la découverte de médicaments
Ces observations interviennent à un moment où les actionnaires s’interrogent sur la capacité des investissements massifs dans l’IA à produire des résultats tangibles dans le domaine de la santé. Soriot a répondu à ces doutes en soulignant la manière dont AstraZeneca utilise actuellement l’IA pour affiner la découverte de médicaments.
Plus précisément, cette technologie est utilisée pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques et optimiser les structures moléculaires afin d’éliminer les effets secondaires potentiels.
Prédire le succès clinique
Au-delà de la phase de conception initiale, l’IA est mise à profit pour déterminer quels candidats doivent passer aux essais avancés. Grâce à une collaboration avec Tempus AI, l’entreprise utilise des modèles sophistiqués pour synthétiser les informations cliniques et de laboratoire.
Cette intégration a conduit à la création d’un agent capable de prévoir la probabilité qu’un médicament réussisse un essai de phase 3.
Réduire le gaspillage de capital
Les implications financières de ces avancées sont considérables. Soriot a souligné que, comme chaque essai peut coûter plusieurs centaines de millions de dollars, même une augmentation modeste du taux de réussite se traduit par un gain massif de productivité globale et une réduction du gaspillage de capital.
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