L’intelligence artificielle (IA) ne révolutionne pas seulement une étape de la recherche médicale : elle intervient à tous les niveaux. Très tôt dans le processus, elle accélère la compréhension des phénomènes biologiques. « Un mécanisme expliquant comment des éléments génétiques mobiles se propagent entre différentes espèces de bactéries — une question restée sans réponse pendant près de dix ans — a été élucidé en deux jours grâce à l’IA », explique Hugues Berry, responsable du pôle IA et numérique à l’Inserm.
L’IA ne remplace pas les scientifiques, mais elle leur fait gagner du temps et de l’argent. « En sélectionnant mieux les candidats médicaments en amont, nous évitons de lancer des essais sur des molécules vouées à l’échec », explique Frédéric Lavie, directeur scientifique et de santé publique du Leem, l’organisation professionnelle des entreprises du médicament. Elle permet également d’accomplir des tâches impossibles à réaliser par l’être humain seul. « Les approches dites “multimodales” combinent simultanément des données génomiques, des images, des résultats biologiques et la littérature scientifique afin de mettre au jour des corrélations qu’aucune équipe n’aurait pu établir seule », explique Hugues Berry.
L’IA excelle également dans le repositionnement de médicaments, une stratégie économique qui consiste à déterminer si des traitements existants peuvent être utilisés contre des maladies pour lesquelles ils n’étaient pas initialement destinés. C’est notamment le cas du baricitinib, un médicament depuis longtemps autorisé contre la polyarthrite rhumatoïde, qui a été utilisé pour traiter les formes sévères de la Covid-19 pendant la pandémie.
AlphaFold, le programme d’intelligence artificielle lancé par Google DeepMind en 2018, a été le premier signal fort de cette évolution. En prédisant la structure en 3D de la plupart des protéines connues — un problème auquel les biologistes se heurtaient depuis cinquante ans — il a fourni aux chercheurs une cartographie inédite du vivant.
Depuis, d’autres outils sont allés encore plus loin. Co-Scientist, le système d’IA agentique de Google DeepMind, capable de prendre des décisions à partir de modèles, peut ingérer des années de littérature scientifique mondiale, passer au crible des milliers de pistes et proposer des hypothèses en quelques heures. Ce « genre de collègue du chercheur », selon Hugues Berry, vient de franchir une étape majeure. Selon une étude publiée en mai dernier dans Nature, les nouvelles pistes thérapeutiques qu’il a identifiées contre la leucémie ont été confirmées en laboratoire. Une première.
Voici quatre domaines dans lesquels l’intelligence artificielle offre des perspectives prometteuses.
Antibiotiques : l’IA ouvre une nouvelle ère contre les bactéries résistantes
« Nous sommes très enthousiastes, car nos travaux montrent que l’IA générative peut être utilisée pour concevoir des antibiotiques entièrement nouveaux », a déclaré le professeur James Collins du MIT (Massachusetts Institute of Technology) à la BBC. Et ce, après quarante ans de quasi-stagnation.
En 2020, en analysant des milliers de molécules, une IA développée par l’institution a identifié l’halicine, initialement étudiée comme traitement contre le diabète. L’algorithme a prédit son activité contre plusieurs bactéries résistantes. Pour la première fois, une machine semblait capable de découvrir un antibiotique auquel les chercheurs n’avaient pas pensé. L’halicine n’est pas devenue un traitement, mais l’expérience a démontré que cette approche pouvait fonctionner.
L’IA explore désormais des millions de structures chimiques à la recherche de nouveaux candidats, parfois issus de familles de composés encore inconnues. En août 2025, des chercheurs du MIT et du Broad Institute of MIT and Harvard ont analysé 36 millions de composés, dont des molécules qui n’existent pas encore, à l’aide de l’IA. L’un des candidats identifiés s’est révélé capable d’éliminer chez des souris une forme de gonorrhée résistante aux traitements, une infection sexuellement transmissible. Face à l’antibiorésistance, responsable de plus d’un million de décès dans le monde chaque année, ces nouvelles pistes de recherche arrivent à un moment crucial.
Covid : l’IA contribue à créer un vaccin capable d’anticiper les mutations du virus
Alpha, Delta, Omicron… Les variants du coronavirus alimentent une course effrénée aux vaccins qui pourrait connaître une issue favorable. Une équipe de l’université de Cambridge, au Royaume-Uni, a conçu un vaccin capable de protéger contre toute une famille de coronavirus, y compris contre ceux qui ne sont pas encore apparus chez l’être humain.
L’intelligence artificielle leur a permis de comparer des millions de séquences virales afin d’identifier automatiquement les régions qui restent stables d’une souche à l’autre. Les vaccins traditionnels ciblent principalement la protéine Spike, qui permet au virus d’entrer dans les cellules et qui accumule des mutations.
Ce nouveau vaccin a été testé pour la première fois chez l’être humain. Les résultats, publiés en juin dans le Journal of Infection, ont montré une réponse immunitaire contre plusieurs coronavirus et aucun effet indésirable grave. Même si le chemin reste encore long, le professeur Jonathan Heeney, qui a dirigé les recherches, espère que cette approche permettra de mettre fin au cycle apparemment sans fin des variants.
Cancer : l’IA peut révéler des tumeurs invisibles
L’intelligence artificielle peut révéler des mécanismes d’action insoupçonnés de molécules déjà connues. L’algorithme C2S-Scale, développé par Google DeepMind et l’université Yale, en fournit une illustration.
L’immunothérapie a révolutionné le traitement du cancer, mais deux tiers des tumeurs restent invisibles aux défenses de l’organisme et échappent donc à ces traitements. Pour révéler ce camouflage, les chercheurs ont entraîné C2S-Scale à simuler virtuellement l’effet de 4 000 médicaments sur des cellules cancéreuses, évitant ainsi des années d’expérimentations en laboratoire.
Le modèle a identifié le silmitasertib, une molécule déjà utilisée en oncologie. Associé à une autre substance, celui-ci a entraîné une augmentation de 50 % de la détection des cellules cancéreuses lors de tests in vitro. Ces résultats devront être confirmés par de nouvelles études. Mais les chercheurs décrivent déjà C2S-Scale comme une IA ayant appris à « lire » et à « écrire » la biologie : comprendre l’état d’une cellule, puis prédire comment elle évoluera sous l’effet d’un traitement.
Rentosertib : bientôt le premier médicament entièrement conçu par l’IA ?
Le rentosertib pourrait constituer une avancée majeure. C’est en tout cas ce qu’espère l’entreprise américaine Insilico Medicine, qui l’a développé pour lutter contre la fibrose pulmonaire idiopathique, une maladie respiratoire incurable.
Source: Yahoo Finance – Read the original Article
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