Google Cloud lance des outils d’IA pour accélérer la découverte de médicaments

Une personne marche à côté du logo Google Cloud lors du Mobile World Congress (MWC) à Barcelone, Espagne, le 27 février 2023.

Nachos sucrés | Reuter

Google Cloud a lancé mardi deux nouveaux outils basés sur l’IA qui visent à aider les sociétés biotechnologiques et pharmaceutiques à accélérer la découverte de médicaments et à faire progresser la médecine de précision.

Un outil, appelé Target and Lead Identification Suite, est conçu pour aider les entreprises à prévoir et à comprendre la structure des protéines, un élément fondamental du développement de médicaments. Une autre, la suite Multiomics, aidera les chercheurs à ingérer, stocker, analyser et partager des quantités massives de données génomiques.

actualités liées à l’investissement

Loop Capital rétrograde Alphabet, dit que la prolifération de l'IA pourrait nuire au titre

CNBC Pro

Les nouveaux développements marquent la dernière avancée de Google dans la course aux armements brûlante de l’IA, où les entreprises technologiques se font concurrence pour dominer un marché qui, selon les analystes, pourrait un jour valoir des billions. La société a subi des pressions pour présenter sa technologie d’intelligence artificielle générative depuis la sortie publique de ChatGPT d’OpenAI à la fin de l’année dernière.

Google a annoncé son chatbot génératif Bard en février. Les actions de sa société mère Alphabet ont augmenté de 4,3 % la semaine dernière après que Google a dévoilé plusieurs avancées en matière d’IA lors de sa conférence annuelle des développeurs.

Les deux nouvelles suites Google Cloud aident à résoudre un problème de longue date dans l’industrie biopharmaceutique : le processus long et coûteux d’introduction d’un nouveau médicament sur le marché américain.

Les sociétés pharmaceutiques peuvent investir entre quelques centaines de millions de dollars et plus de 2 milliards de dollars pour lancer un seul médicament, selon un récent rapport Deloitte. Leurs efforts ne sont pas toujours couronnés de succès. Les médicaments qui parviennent aux essais cliniques ont 16 % de chances d’être approuvés aux États-Unis, selon un autre rapport de Deloitte.

Ce coût élevé et ce faible taux de réussite s’accompagnent d’un processus de recherche approfondi et fastidieux qui dure généralement environ 10 à 15 ans.

Les nouvelles suites permettront aux entreprises d’économiser du temps et de l’argent “statistiquement significatifs” tout au long du processus de développement de médicaments, a déclaré Shweta Maniar, directeur mondial de la stratégie et des solutions pour les sciences de la vie chez Google Cloud. Google n’a pas fourni à CNBC de chiffres précis.

“Nous aidons les organisations à fournir plus rapidement des médicaments aux bonnes personnes”, a déclaré Maniar à CNBC dans une interview. “Je suis personnellement très excité, c’est quelque chose sur lequel moi-même et l’équipe travaillons depuis quelques années maintenant.”

Les deux suites sont largement disponibles pour les clients à partir de mardi. Google a déclaré que le coût variera en fonction de l’entreprise. Plusieurs entreprises, dont Big Pharma Pfizer et les sociétés de biotechnologie Cerevel Therapeutics et Colossal Biosciences utilisent déjà les produits.

Suite d’identification de cibles et de prospects

La suite d’identification de cibles et de pistes vise à rationaliser la première étape clé du développement de médicaments, qui consiste à identifier une cible biologique sur laquelle les chercheurs peuvent se concentrer et concevoir un traitement autour, selon Maniar.

Une cible biologique est le plus souvent une protéine, un élément constitutif essentiel des maladies et de toutes les autres parties de la vie. Trouver cette cible implique d’identifier la structure d’une protéine, qui détermine sa fonction, ou le rôle qu’elle joue dans une maladie.

“Si vous pouvez comprendre le rôle, la structure et le rôle des protéines, vous pouvez maintenant commencer à développer des médicaments autour de cela”, a déclaré Maniar.

Mais ce processus prend du temps et échoue souvent.

Les scientifiques peuvent prendre environ 12 mois juste pour identifier une cible biologique, selon le National Center for Biotechnology Information. Les deux techniques que les chercheurs utilisent traditionnellement pour déterminer les structures des protéines ont également un taux d’échec élevé, selon Maniar.

Elle a également déclaré qu’il est difficile pour les technologies traditionnelles d’augmenter ou de diminuer la quantité de travail qu’elles effectuent en fonction de la demande.

La suite de Google Cloud a une approche en trois volets pour rendre ce processus plus efficace.

La suite permet aux scientifiques d’ingérer, de partager et de gérer des données moléculaires sur une protéine à l’aide d’Analytics Hub de Google Cloud, une plate-forme qui permet aux utilisateurs d’échanger des données en toute sécurité entre les organisations.

Les chercheurs peuvent ensuite utiliser ces données pour prédire la structure d’une protéine avec AlphaFold2, un modèle d’apprentissage automatique développé par une filiale de Google.

AlphaFold2 fonctionne sur le pipeline Vertex AI de Google, une plate-forme qui permet aux chercheurs de créer et de déployer plus rapidement des modèles d’apprentissage automatique.

En quelques minutes, AlphaFold2 peut prédire la structure 3D d’une protéine avec plus de précision que les technologies traditionnelles et à l’échelle dont les chercheurs ont besoin. Prédire cette structure est essentiel car cela peut aider les chercheurs à comprendre la fonction d’une protéine dans une maladie.

Le dernier composant de la suite Google Cloud aide les chercheurs à identifier comment la structure de la protéine interagit avec différentes molécules. Une molécule peut devenir la base d’un nouveau médicament si elle modifie la fonction de cette protéine et démontre finalement sa capacité à traiter la maladie.

Les chercheurs peuvent utiliser les ressources de calcul haute performance de Google Cloud pour trouver les molécules “les plus prometteuses” qui pourraient conduire au développement d’un nouveau médicament, selon un communiqué de presse sur les nouveaux outils. Ces services fournissent l’infrastructure dont les entreprises ont besoin pour accélérer, automatiser et développer leur travail.

Cerevel, qui se concentre sur le développement de traitements pour les maladies des neurosciences, doit généralement cribler une grande bibliothèque de 3 millions de molécules différentes pour en trouver une qui produira un effet positif contre une maladie, selon le directeur scientifique John Renger. Il a qualifié ce processus de “compliqué, complexe et coûteux”.

Mais Renger a déclaré que la société serait en mesure d’éliminer les molécules plus rapidement en utilisant la suite de Google Cloud. Les ordinateurs se chargeront de cribler les molécules et aideront Cerevel “à obtenir une réponse très rapidement”, a-t-il déclaré.

Renger estime que Cerevel économisera au moins trois ans en moyenne en utilisant la suite pour découvrir un nouveau médicament. Il a déclaré qu’il était difficile d’estimer combien d’argent l’entreprise économiserait, mais a souligné que la suite réduisait les ressources et le travail manuel généralement nécessaires pour cribler les molécules.

“Ce que cela signifie, c’est que nous pouvons y arriver plus rapidement, y arriver moins cher et nous pouvons fournir des médicaments aux patients beaucoup plus rapidement sans autant d’échecs”, a-t-il déclaré à CNBC.

Cerevel travaille avec Google depuis plus d’un mois pour mieux comprendre la suite et déterminer comment l’entreprise l’utilisera. Mais Renger espère que Cerevel “sera à un endroit où nous obtiendrons des résultats” le mois prochain.

Suite Multiomique

La deuxième solution de Google Cloud, la suite Multiomics, vise à aider les chercheurs à relever un autre défi de taille : l’analyse des données génomiques.

Colossal Biosciences, une société de biotechnologie qui vise à utiliser l’ADN et le génie génétique pour inverser l’extinction, a utilisé la suite Multiomics dans ses recherches.

En tant que startup, Colossal ne disposait pas de l’infrastructure interne nécessaire pour organiser ou déchiffrer des quantités massives de données génomiques. Une seule séquence du génome humain nécessite plus de 200 gigaoctets de stockage, et les chercheurs pensent qu’ils auront besoin de 40 exaoctets pour stocker les données génomiques mondiales d’ici 2025, selon l’Institut national de recherche sur le génome humain.

L’institut estime que cinq exaoctets pourraient stocker chaque mot jamais prononcé par les humains, donc construire la technologie pour soutenir l’analyse des données génomiques n’est pas une mince tâche.

En tant que telle, la suite Multiomics vise à fournir aux entreprises comme Colossal l’infrastructure dont elles ont besoin pour donner un sens à de grandes quantités de données afin qu’elles puissent passer plus de temps à se concentrer sur les nouvelles découvertes scientifiques.

“Si nous devions tout faire à partir de zéro, je veux dire, c’est la puissance de Google Cloud, n’est-ce pas ?” Le vice-président de la stratégie et des sciences informatiques de Colossal, Alexander Titus, a déclaré à CNBC dans une interview. “Nous n’avons pas à construire cela à partir de zéro, ce qui nous fait définitivement gagner du temps et de l’argent.”

La capacité des chercheurs à séquencer l’ADN a historiquement dépassé leur capacité à le déchiffrer et à l’analyser. Mais à mesure que la technologie s’est améliorée ces dernières années, les données génomiques ont ouvert de nouvelles perspectives dans des domaines tels que les variations génétiques associées à la maladie.

Maniar de Google Cloud a déclaré que cela pourrait finalement aider au développement de médicaments et de traitements plus personnalisés. Rien qu’en 2021, les deux tiers des médicaments approuvés par la Food and Drug Administration ont été soutenus par la recherche en génétique humaine, selon un article publié dans la revue “Nature”.

Maniar pense que la suite Multiomics contribuera à encourager l’innovation.

Ben Lamm, PDG de Colossal, a déclaré que la suite Multiomics est la raison pour laquelle la société a pu effectuer des recherches sur “tout délai raisonnable”. Colossal a commencé à piloter la technologie de Google à la fin de l’année dernière et, par conséquent, Lamm a déclaré que la société était sur le point de produire un mammouth laineux d’ici 2028.

Sans la suite Multiomics, Lamm a déclaré qu’il pensait que l’entreprise aurait été retardée de plus d’une décennie.

“Nous ne serions nulle part près d’où nous sommes aujourd’hui”, a-t-il déclaré.

Avant d’utiliser la suite Google Cloud, une grande partie de la gestion des données de Colossal était effectuée manuellement à l’aide de feuilles de calcul, a déclaré Lamm.

Il a dit que cela aurait été un “fardeau énorme” pour l’entreprise d’essayer de construire les outils plus complexes dont elle avait besoin pour la recherche.

“Nous ne sommes plus dans les petites données en matière de biologie”, a déclaré Titus de Colossal. « Nous réfléchissons à l’échelle de comment pouvons-nous avoir un aperçu de 10 000, 20 000, 10 millions d’années d’histoire de l’évolution ? Et ces questions ne trouvent tout simplement pas de réponse sans une infrastructure informatique évolutive et des outils tels que le cloud computing et Multiomics.

rewrite this content and keep HTML tags Une personne marche à côté du logo Google Cloud lors du Mobile World Congress (MWC) à Barcelone, Espagne, le 27 février 2023.Nachos sucrés | ReuterGoogle Cloud a lancé mardi deux nouveaux outils basés sur l’IA qui visent à aider les sociétés biotechnologiques et pharmaceutiques à accélérer la découverte de médicaments et à faire progresser la médecine de précision. Un outil, appelé Target and Lead Identification Suite, est conçu pour aider les entreprises à prévoir et à comprendre la structure des protéines, un élément fondamental du développement de médicaments. Une autre, la suite Multiomics, aidera les chercheurs à ingérer, stocker, analyser et partager des quantités massives de données génomiques. actualités liées à l’investissementLes nouveaux développements marquent la dernière avancée de Google dans la course aux armements brûlante de l’IA, où les entreprises technologiques se font concurrence pour dominer un marché qui, selon les analystes, pourrait un jour valoir des billions. La société a subi des pressions pour présenter sa technologie d’intelligence artificielle générative depuis la sortie publique de ChatGPT d’OpenAI à la fin de l’année dernière.Google a annoncé son chatbot génératif Bard en février. Les actions de sa société mère Alphabet ont augmenté de 4,3 % la semaine dernière après que Google a dévoilé plusieurs avancées en matière d’IA lors de sa conférence annuelle des développeurs. Les deux nouvelles suites Google Cloud aident à résoudre un problème de longue date dans l’industrie biopharmaceutique : le processus long et coûteux d’introduction d’un nouveau médicament sur le marché américain. Les sociétés pharmaceutiques peuvent investir entre quelques centaines de millions de dollars et plus de 2 milliards de dollars pour lancer un seul médicament, selon un récent rapport Deloitte. Leurs efforts ne sont pas toujours couronnés de succès. Les médicaments qui parviennent aux essais cliniques ont 16 % de chances d’être approuvés aux États-Unis, selon un autre rapport de Deloitte. Ce coût élevé et ce faible taux de réussite s’accompagnent d’un processus de recherche approfondi et fastidieux qui dure généralement environ 10 à 15 ans. Les nouvelles suites permettront aux entreprises d’économiser du temps et de l’argent “statistiquement significatifs” tout au long du processus de développement de médicaments, a déclaré Shweta Maniar, directeur mondial de la stratégie et des solutions pour les sciences de la vie chez Google Cloud. Google n’a pas fourni à CNBC de chiffres précis. “Nous aidons les organisations à fournir plus rapidement des médicaments aux bonnes personnes”, a déclaré Maniar à CNBC dans une interview. “Je suis personnellement très excité, c’est quelque chose sur lequel moi-même et l’équipe travaillons depuis quelques années maintenant.”Les deux suites sont largement disponibles pour les clients à partir de mardi. Google a déclaré que le coût variera en fonction de l’entreprise. Plusieurs entreprises, dont Big Pharma Pfizer et les sociétés de biotechnologie Cerevel Therapeutics et Colossal Biosciences utilisent déjà les produits. Suite d’identification de cibles et de prospects La suite d’identification de cibles et de pistes vise à rationaliser la première étape clé du développement de médicaments, qui consiste à identifier une cible biologique sur laquelle les chercheurs peuvent se concentrer et concevoir un traitement autour, selon Maniar. Une cible biologique est le plus souvent une protéine, un élément constitutif essentiel des maladies et de toutes les autres parties de la vie. Trouver cette cible implique d’identifier la structure d’une protéine, qui détermine sa fonction, ou le rôle qu’elle joue dans une maladie. “Si vous pouvez comprendre le rôle, la structure et le rôle des protéines, vous pouvez maintenant commencer à développer des médicaments autour de cela”, a déclaré Maniar. Mais ce processus prend du temps et échoue souvent. Les scientifiques peuvent prendre environ 12 mois juste pour identifier une cible biologique, selon le National Center for Biotechnology Information. Les deux techniques que les chercheurs utilisent traditionnellement pour déterminer les structures des protéines ont également un taux d’échec élevé, selon Maniar. Elle a également déclaré qu’il est difficile pour les technologies traditionnelles d’augmenter ou de diminuer la quantité de travail qu’elles effectuent en fonction de la demande. La suite de Google Cloud a une approche en trois volets pour rendre ce processus plus efficace.La suite permet aux scientifiques d’ingérer, de partager et de gérer des données moléculaires sur une protéine à l’aide d’Analytics Hub de Google Cloud, une plate-forme qui permet aux utilisateurs d’échanger des données en toute sécurité entre les organisations. Les chercheurs peuvent ensuite utiliser ces données pour prédire la structure d’une protéine avec AlphaFold2, un modèle d’apprentissage automatique développé par une filiale de Google. AlphaFold2 fonctionne sur le pipeline Vertex AI de Google, une plate-forme qui permet aux chercheurs de créer et de déployer plus rapidement des modèles d’apprentissage automatique. En quelques minutes, AlphaFold2 peut prédire la structure 3D d’une protéine avec plus de précision que les technologies traditionnelles et à l’échelle dont les chercheurs ont besoin. Prédire cette structure est essentiel car cela peut aider les chercheurs à comprendre la fonction d’une protéine dans une maladie. Le dernier composant de la suite Google Cloud aide les chercheurs à identifier comment la structure de la protéine interagit avec différentes molécules. Une molécule peut devenir la base d’un nouveau médicament si elle modifie la fonction de cette protéine et démontre finalement sa capacité à traiter la maladie. Les chercheurs peuvent utiliser les ressources de calcul haute performance de Google Cloud pour trouver les molécules “les plus prometteuses” qui pourraient conduire au développement d’un nouveau médicament, selon un communiqué de presse sur les nouveaux outils. Ces services fournissent l’infrastructure dont les entreprises ont besoin pour accélérer, automatiser et développer leur travail.Cerevel, qui se concentre sur le développement de traitements pour les maladies des neurosciences, doit généralement cribler une grande bibliothèque de 3 millions de molécules différentes pour en trouver une qui produira un effet positif contre une maladie, selon le directeur scientifique John Renger. Il a qualifié ce processus de “compliqué, complexe et coûteux”. Mais Renger a déclaré que la société serait en mesure d’éliminer les molécules plus rapidement en utilisant la suite de Google Cloud. Les ordinateurs se chargeront de cribler les molécules et aideront Cerevel “à obtenir une réponse très rapidement”, a-t-il déclaré. Renger estime que Cerevel économisera au moins trois ans en moyenne en utilisant la suite pour découvrir un nouveau médicament. Il a déclaré qu’il était difficile d’estimer combien d’argent l’entreprise économiserait, mais a souligné que la suite réduisait les ressources et le travail manuel généralement nécessaires pour cribler les molécules. “Ce que cela signifie, c’est que nous pouvons y arriver plus rapidement, y arriver moins cher et nous pouvons fournir des médicaments aux patients beaucoup plus rapidement sans autant d’échecs”, a-t-il déclaré à CNBC.Cerevel travaille avec Google depuis plus d’un mois pour mieux comprendre la suite et déterminer comment l’entreprise l’utilisera. Mais Renger espère que Cerevel “sera à un endroit où nous obtiendrons des résultats” le mois prochain.Suite MultiomiqueLa deuxième solution de Google Cloud, la suite Multiomics, vise à aider les chercheurs à relever un autre défi de taille : l’analyse des données génomiques. Colossal Biosciences, une société de biotechnologie qui vise à utiliser l’ADN et le génie génétique pour inverser l’extinction, a utilisé la suite Multiomics dans ses recherches. En tant que startup, Colossal ne disposait pas de l’infrastructure interne nécessaire pour organiser ou déchiffrer des quantités massives de données génomiques. Une seule séquence du génome humain nécessite plus de 200 gigaoctets de stockage, et les chercheurs pensent qu’ils auront besoin de 40 exaoctets pour stocker les données génomiques mondiales d’ici 2025, selon l’Institut national de recherche sur le génome humain. L’institut estime que cinq exaoctets pourraient stocker chaque mot jamais prononcé par les humains, donc construire la technologie pour soutenir l’analyse des données génomiques n’est pas une mince tâche. En tant que telle, la suite Multiomics vise à fournir aux entreprises comme Colossal l’infrastructure dont elles ont besoin pour donner un sens à de grandes quantités de données afin qu’elles puissent passer plus de temps à se concentrer sur les nouvelles découvertes scientifiques.”Si nous devions tout faire à partir de zéro, je veux dire, c’est la puissance de Google Cloud, n’est-ce pas ?” Le vice-président de la stratégie et des sciences informatiques de Colossal, Alexander Titus, a déclaré à CNBC dans une interview. “Nous n’avons pas à construire cela à partir de zéro, ce qui nous fait définitivement gagner du temps et de l’argent.”La capacité des chercheurs à séquencer l’ADN a historiquement dépassé leur capacité à le déchiffrer et à l’analyser. Mais à mesure…

Laisser un commentaire