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Zoom sur la recherche : la découverte de médicaments grâce à l’IA franchit une nouvelle étape

Notre analyste de recherche Tim McCarty, membre des équipes Healthcare et Global Research, explique comment les investisseurs devraient se pencher sur les progrès de la recherche sur les médicaments basée sur l’intelligence artificielle, y compris la dernière version d’AlphaFold, un outil de prédiction de la structure des protéines.

Tim McCarty, CFA

Tim McCarty, CFA

Analyste de recherche


28 mai 2024
3 minutes de lecture

Principaux points à retenir :​

  • Un nouvel outil d’IA permet désormais aux chercheurs de modéliser la structure de toutes les biomolécules et les interactions de ces éléments entre eux, ce qui peut être la clé du développement de médicaments.
  • Bien que l’enthousiasme à l'égard du potentiel de ces nouveaux modèles soit justifié, des preuves concrètes de leurs avantages sont encore en phase de test dans le cadre d’essais cliniques.
  • Sur le court terme, les investisseurs devraient continuer à rechercher la preuve de concept de ces outils et garder à l’esprit l'existence d'une gamme plus large d’applications d’IA dans le secteur de la santé.

Ce mois-ci, la promesse que l’intelligence artificielle (IA) pourrait accélérer le rythme de découverte de médicaments a franchi une nouvelle étape avec le lancement d’AlphaFold 3. Cet outil, la troisième version du modèle de prédiction de la structure des protéines qui a fait ses débuts en 2018, modélise non seulement les structures 3D des protéines – les éléments constitutifs de la vie – mais modélise également l'interaction de ces structures avec d’autres biomolécules, notamment l’ADN1, l’ARN2et les petites molécules baptisées ligands. Un tel niveau de complexité n’a jamais été accessible grâce à un seul outil et pourrait approfondir la connaissance des scientifiques de la biologie de la maladie et leur capacité à développer de nouveaux traitements.

Points à retenir par les investisseurs

AlphaFold 3 est l’un des nombreux algorithmes d’IA actuellement développés dans l’industrie biopharmaceutique dans le but d’accélérer le rythme de la découverte de médicaments. La grande question pour les investisseurs est de savoir si ces outils seront efficaces.

Jusqu’à présent, le bilan est mitigé. À ce jour, aucun médicament entièrement généré par l’IA n’a été mis sur le marché, et certains médicaments basés sur l’IA qui ont fait l'objet d'essais cliniques sur l’homme ont été mis de côté ou relégués au second plan en raison de résultats médiocres.

Le problème peut se résumer au fait qu’aussi puissante que soit l’IA, le développement de médicaments pâtit de faibles chances de réussite : en moyenne, 90 % des thérapies qui font l'objet d'essais cliniques sur l’homme n’arrivent jamais sur le marché – une grande marge d’erreur que doit surmonter le secteur technologique et révélatrice de la complexité du développement de médicaments.

De plus, AlphaFold 3 peut toujours faire des erreurs et, à l'image d’autres outils d’IA, peut ne pas prédire ce qui sera un médicament de premier ordre. À titre d'exemple, Moderna a passé plus d’une décennie à construire et à analyser une base de données d’ARN messager (ARNm) synthétique à l’aide de l’IA, sur laquelle la société s’est appuyée pour développer rapidement son vaccin contre le COVID-19. Son deuxième vaccin à ARNm – ciblant cette fois le virus respiratoire syncytial (VRS) – devrait obtenir l’approbation de la Food and Drug Administration dans les semaines à venir. Mais ce vaccin sera le troisième sur le marché et il a démontré lors des essais cliniques une durée d’efficacité plus courte que ses vaccins concurrents lancés l’année dernière.

AlphaFold 3 repousse les limites : les développeurs affirment que l’algorithme peut modéliser la structure et les interactions des biomolécules avec un degré de précision d’au moins 50 % supérieur à celui des méthodes existantes. Mais les prédictions doivent encore être confirmées par la recherche clinique traditionnelle. Et jusqu’à présent, AlphaFold 3 n’est disponible que pour un usage non commercial, ce qui pourrait limiter la disponibilité des données d'entrée et des enseignements à retirer à l’avenir.

Ainsi, nous continuons de croire que les investisseurs devraient aborder le rôle de l’IA dans la découverte et le développement de médicaments en gardant la tête froide – en considérant l’IA non pas comme la solution, mais plutôt comme une partie de celle-ci. À cette fin, il nous semble important d’identifier les entreprises présentant une preuve de concept par le biais d’essais cliniques et que les investisseurs restent conscients des valorisations. En outre, à mesure que la prévalence des outils d’IA augmente, la demande de données moléculaires de haute qualité augmentera également, ce qui pourrait profiter aux entreprises qui fournissent des services tels que le séquençage et l’interprétation génomiques de nouvelle génération, comme nous l’avons noté dans un autre article qui a examiné un ensemble plus large d’opportunités d’investissement liées à l’IA dans le secteur de la santé. Le rôle de soutien de ces entreprises pourrait comporter moins de risques que la biotechnologie basée à 100 % sur l’IA, tout en offrant une exposition aux avantages de la recherche sur les médicaments assistée par l’IA.

Information importante

L’industrie de la santé est soumise à des réglementations gouvernementales, des taux de remboursement et des approbations gouvernementales de produits et de services différents, ce qui pourrait avoir une incidence considérable sur les prix et la disponibilité et celle-ci peut être légèrement affectée par une obsolescence rapide et par l’expiration des brevets.

Des investissements concentrés sur un seul secteur ou une seule région seront plus sensibles à des facteurs influant ces segments et pourraient s'avérer plus volatils que des investissements moins concentrés ou que le marché dans son ensemble.

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