L'IA dans la découverte de médicaments et les essais cliniques : révolutionner l'approbation des traitements
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Au cours de l'année écoulée, les entreprises pharmaceutiques ont de plus en plus recours à l'intelligence artificielle (IA) pour révolutionner la découverte de médicaments. L'IA est considérée comme un outil révolutionnaire pouvant accélérer l'approbation de traitements pour les maladies rares, le cancer et les infections résistantes aux antibiotiques. Cependant, démontrer la véritable efficacité de l'IA nécessitera des recherches approfondies dans les prochaines années. Actuellement, certaines entreprises utilisent l'IA pour améliorer l'efficacité des essais cliniques de médicaments existants, dans le but d'obtenir des résultats plus rapides. Une application innovante proposée de l'IA est la simulation complète des essais cliniques pour prédire les résultats cliniques et de sécurité sans recourir à des participants humains. Cela impliquerait l'utilisation de vastes bases de données issues d'essais antérieurs, de dossiers de patients du monde réel et de données pharmacocinétiques. Pourtant, malgré son potentiel, l'IA est principalement utilisée pour optimiser les processus existants plutôt que pour initier des innovations révolutionnaires. Morgan Hanger, directeur exécutif de l'Initiative de transformation des essais cliniques, note que bien que l'IA ait un potentiel significatif, elle améliore principalement les pratiques actuelles plutôt que d'atteindre des objectifs plus ambitieux de l'industrie.Au cours de l'année écoulée, les fabricants de médicaments ont mis en avant le potentiel de la découverte de médicaments guidée par l'IA, en suggérant qu'elle pourrait accélérer l'approbation de traitements pour diverses affections, allant des maladies rares au cancer et aux infections résistantes aux antibiotiques. Bien qu'il faille des années pour vérifier la validité de ces affirmations, d'autres entreprises utilisent déjà l'apprentissage automatique et l'IA dans la conception et l'exécution d'essais cliniques pour des candidats médicaments existants, dans le but d'obtenir des résultats plus rapides.
Idéalement, l'IA dans les essais cliniques signifierait une simulation complète sans participants humains, prédisant les résultats à l'aide de vastes bases de données d'essais passés, de dossiers de patients en situation réelle et de données pharmacocinétiques. Cependant, selon Morgan Hanger, directrice exécutive de la Clinical Trials Transformation Initiative, de nombreuses applications actuelles de l'IA se concentrent sur l'optimisation plutôt que sur les avancées révolutionnaires anticipées.
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