((Traduction automatisée par Reuters à l'aide de l'apprentissage automatique et de l'IA générative, veuillez vous référer à l'avertissement suivant: https://bit.ly/rtrsauto)) par Kamal Choudhury
La société privée Iambic a déclaré lundi qu'elle avait conclu un partenariat pluriannuel d'une valeur de plus de 1,7 milliard de dollars avec la société japonaise Takeda Pharmaceutical 4502.T afin d'utiliser l'intelligence artificielle pour aider à concevoir des médicaments à petites molécules ciblant le cancer et les maladies gastro-intestinales.
Dans le cadre de cet accord, Iambic recevra des paiements initiaux et pourrait gagner plus de 1,7 milliard de dollars en jalons de développement et commerciaux, ainsi que des redevances sur les ventes.
Cet accord marque la dernière initiative de Takeda pour intégrer l'intelligence artificielle dans ses activités de recherche, après un accord similaire avec Nabla Bio l'année dernière, qui portait sur les médicaments à base de protéines.
Les développeurs de médicaments se tournent de plus en plus vers les technologies d'intelligence artificielle pour accélérer la découverte et réduire les coûts , les experts prévoyant que les délais pourraient être réduits de moitié dans les années à venir.
Takeda aura également accès à NeuralPLexer, le modèle d'Iambic qui prédit comment les molécules médicamenteuses se lient aux protéines.
Tom Miller, directeur général d'Iambic, a déclaré à Reuters que la compréhension de la structure des protéines était essentielle au développement des médicaments.
"Si vous ne connaissez pas la forme de ce que vous essayez d'engager... c'est un peu comme si vous essayiez de faire une sculpture dans l'obscurité", a-t-il déclaré.
La découverte traditionnelle de médicaments peut prendre environ six ans avant qu'un composé n'atteigne les essais cliniques.
Iambic a déclaré que son approche, qui combine les prédictions de l'IA avec des laboratoires automatisés, peut réduire ce délai à moins de deux ans.
Christopher Arendt, directeur scientifique de Takeda, a déclaré que la technologie pourrait considérablement raccourcir les délais de recherche, bien que la vitesse ne soit qu'une partie de l'attrait.
"Lorsque vous commencez à ajouter un moteur d'IA à votre développement de médicaments à petites molécules, cela signifie que vous pouvez aller plus vite", a déclaré M. Arendt lors d'une interview, ajoutant que la qualité moléculaire est tout aussi essentielle.
Selon M. Miller, les outils d'IA peuvent permettre d'économiser des mois de travail en laboratoire traditionnel, mais "le plus important est de créer quelque chose qui n'aurait pas pu être fait auparavant."
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