R&D pharmaceutique : vers un doublement de la productivité grâce à l’IA

Paris—La découverte de nouveaux médicaments est un processus long, coûteux et incertain. L’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA) dans ce domaine pourrait révolutionner la recherche en automatisant les étapes les plus coûteuses en temps et en ressources, et en augmentant les capacités d’exploration moléculaire et d’essai clinique. Des experts de BCG ont publié, dans la revue Drug Discovery Today, la première étude centrée sur l’utilisation de l’IA dans la recherche de médicaments et de vaccins, en se concentrant sur les taux de succès des essais cliniques.

Les résultats suggèrent que les médicaments découverts par l’IA ont un taux de succès supérieur à la moyenne observée habituellement dans le cadre de recherches réalisées par l’être humain. Dans le détail:

• Les molécules découvertes par l’IA ont un taux de succès des essais cliniques de phase I allant de 80 % à 90 %, un taux bien supérieur aux taux observés sur les molécules découvertes par l’homme (de 40 % à 65 % en moyenne).
• Concernant les essais cliniques de phase II, les molécules découvertes par l’IA ont un taux de succès de 40 %, soit un résultat similaire aux moyennes observées, allant de 30 % à 40 %.
• Pour les experts BCG, ces résultats suggèrent que l’IA a le potentiel de doubler la productivité de la R&D pharmaceutique, en combinant les taux de réussite historiques en phase III avec ces taux de réussite constatés en phases I et II. La probabilité qu’une molécule réussisse dans toutes les phases cliniques passerait en effet de 5-10% à 9-18%.

Ces résultats soulignent le potentiel des algorithmes pour analyser des volumes massifs de données biomédicales, permettant ainsi d’optimiser les structures moléculaires et d’aider à concevoir des essais cliniques plus efficaces.

Si ce sujet vous intéresse, je serais ravi de vous proposer un échange avec Marie Humblot-Ferrero, directrice associée au BCG et spécialiste du secteur de la santé.

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Claire Lebret
BCG
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