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La découverte de médicaments par IA promet depuis des années des moyens plus rapides de trouver des traitements. Le rentosertib fait désormais émerger une possibilité plus inattendue.
Insilico Medicine a déclaré que les patients ayant reçu le médicament expérimental assisté par IA dans le cadre d’un précédent essai sur la fibrose pulmonaire présentaient des changements dans les mesures de l’âge biologique associés à des profils plus jeunes. Ce résultat n’établit pas que le rentosertib ralentit le vieillissement humain, et l’amélioration de la maladie pulmonaire sous-jacente pourrait expliquer en partie ce signal.
Ce qui rend ce résultat encore plus intrigant, c’est son histoire : le lien entre la cible du médicament et la biologie du vieillissement semble antérieur à la dernière analyse clinique, puisqu’il remonte aux travaux assistés par IA qui ont contribué à identifier cette cible.
L’IA a aidé à choisir la cible et à concevoir le médicament
Insilico a utilisé PandaOmics pour identifier TNIK, une protéine impliquée dans la signalisation cellulaire et la fibrose, comme cible médicamenteuse. Chemistry42 a ensuite généré et affiné des composés ciblant TNIK jusqu’à ce que les chercheurs sélectionnent la molécule devenue le traitement expérimental.
Environ 18 mois après le début des recherches, l’équipe disposait d’un candidat préclinique prêt à passer à l’étape suivante.
L’IA s’est chargée des premières recherches et de la génération de molécules. Des essais menés sur l’être humain devaient déterminer si le traitement pouvait poursuivre son développement au cours des étapes suivantes du développement de médicaments par IA.
Le rentosertib passe aux essais avancés chez l’être humain
Un essai de phase 3 a été annoncé en juillet, avec pour objectif d’inscrire 320 personnes dans 47 sites en Chine et de suivre le traitement pendant 52 semaines.
Les premiers résultats chez l’être humain étaient suffisamment convaincants pour permettre au programme de progresser. Les essais avancés de médicaments confèrent à l' IA dans le domaine de la santé un point de référence clinique que les démonstrations de logiciels ne peuvent pas fournir.
Lauréat du prix Nobel Michael Levitt a déclaré que la constance des résultats liés au vieillissement avait retenu son attention, même si l’amélioration de la maladie pulmonaire pouvait influencer les mesures. « L’expérience menée auprès de volontaires en bonne santé est celle que je veux voir ensuite », a-t-il déclaré.
Les chercheurs ont donc souligné que les éléments disponibles actuellement ne montrent pas que le rentosertib ralentit le vieillissement chez l’être humain.
Ce qu’a constaté eWeek : le vieillissement faisait déjà partie des travaux de l’IA sur la cible plusieurs années auparavant
eWeek a comparé l’article de 2024 d’Insilico sur la découverte avec l' nouvelle étude sur le vieillissement et constaté que la piste de la longévité était antérieure à la dernière analyse clinique. Des recherches antérieures avaient établi un lien entre TNIK et la biologie du vieillissement plusieurs années avant que les données humaines ne produisent le nouveau signal lié au vieillissement.
Les chercheurs n’ont donc pas ajouté une justification liée au vieillissement après avoir pris connaissance des derniers résultats. Une partie du lien était déjà présente lors de la sélection de la cible assistée par IA, avant l’entrée du médicament dans les essais cliniques.
Les équipes pharmaceutiques qui évaluent les entreprises d’IA pour la découverte de médicaments devraient se demander ce qu’il advient des résultats secondaires mis au jour lors de la sélection des cibles. Le fait de conserver la traçabilité de ces liens pourrait permettre aux chercheurs de les réexaminer des années plus tard, lorsque les données cliniques pointent dans une direction inattendue.
Les acheteurs de plateformes devraient également se demander si les fournisseurs conservent suffisamment d’éléments pour reconstituer les raisons pour lesquelles un système d’IA a initialement attribué un rang élevé à une cible. Le rentosertib suggère que des liens biologiques précoces peuvent rester pertinents longtemps après qu’une molécule a quitté la phase de découverte, et potentiellement orienter les chercheurs vers une autre utilisation thérapeutique.
Le rentosertib a encore un long chemin à parcourir avant que quiconque puisse le qualifier de traitement contre le vieillissement. Une étude dédiée menée auprès de volontaires en bonne santé aiderait à distinguer un effet direct sur la biologie du vieillissement des changements provoqués par le traitement de la fibrose pulmonaire.
Pour l’instant, le résultat le plus défendable est aussi le plus intéressant : un programme de développement de médicaments assisté par IA et conçu autour d’une maladie pulmonaire a fait ressurgir un lien avec le vieillissement qui était enfoui dans la biologie de la cible plusieurs années avant l’arrivée des données humaines.
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