Être capable de guérir toutes les maladies semble utopique. Pourtant, pour Demis Hassabis, la quête du CEO de Google DeepMind, cela pourrait devenir réalité grâce à l’intelligence artificielle (IA) dans les dix prochaines années.
Demis Hassabis prend la parole dans une amphithéâtre à l’université de Stockholm en décembre 2024. Il vient de recevoir l’un des prix les plus prestigieux de la communauté scientifique : le Prix Nobel de chimie, décerné pour ses travaux sur la prédiction des structures protéiques, en collaboration avec son associé, John Jumper. Cette avancée a été rendue possible grâce à un système nommé « AlphaFold ».
S’appuyant sur AlphaFold, l’équipe de Hassabis s’attaque à repenser, simplifier et accélérer le processus de développement de médicaments, traditionnellement long et coûteux, en utilisant l’intelligence artificielle. En 2022, il a fondé la société Isomorphic Labs pour mener à bien cette mission.
Quelques mois plus tard, lors d’un entretien avec CBS News, Hassabis a déclaré vouloir réduire drastiquement le temps de développement des médicaments. Il a même avancé l’idée que « nous pourrions un jour guérir toutes les maladies grâce à l’IA », peut-être même dans la prochaine décennie, sans autre réserve.
Révolutionner le développement des médicaments
Le processus traditionnel de développement de médicaments est extrêmement long. Voici quelques points clés :
- Les chercheurs doivent d’abord bien comprendre une maladie pour pouvoir identifier les cibles potentielles pour un traitement. Cela nécessite souvent des années de recherche fondamentale.
- Ensuite, il faut trouver une substance capable d’interagir avec cette cible, qu’il s’agisse de l’activer ou de l’inhiber.
Développer un candidat médicament représente un défi complexe. Des milliers de variantes sont testées, chaque modification nécessitant plusieurs tests en laboratoire pour vérifier si celle-ci est plus efficace.
AlphaFold : anticiper les structures des protéines
Les protéines sont constituées d’acides aminés qui se plient en structures tridimensionnelles. AlphaFold est capable de prédire ces structures avec une précision remarquable, avec une base de données incluant plus de 200 millions de structures. Selon des estimations, AlphaFold a permis de faire économiser jusqu’à un milliard d’années de recherche.
Les équipes de recherche utilisent cette IA pour éviter des expériences inutiles, économiser du temps et de l’argent, et élargir le champ de recherche vers de nouvelles substances.
Des avancées concrètes en vue
En 2025, Isomorphic Labs a annoncé qu’elle se préparait à traiter ses premiers patients avec un candidat médicament issu de l’IA. Bien que les détails sur la maladie et le début des essais cliniques restent flous, l’engagement de l’entreprise dans la recherche sur le cancer semble prometteur.
La société Recursion, également active dans ce domaine, développe des traitements pour des maladies comme le cancer ou certaines maladies génétiques rares, avec plusieurs candidats déjà en phase d’essai clinique.
Des ambitions réalistes ?
Malgré ces avancées, la promesse de guérir toutes les maladies dans dix ans est probablement exagérée. Même si la découverte de nouveaux médicaments peut être accélérée, tout candidat doit encore passer par des phases d’essai cliniques, qui peuvent durer plusieurs années selon la maladie.
De plus, notons que tous les problèmes de santé ne peuvent pas être résolus par la compréhension des protéines seules. Des experts, comme le chimiste Derek Lowe, jugent les déclarations d’Hassabis trop simplistes et soulignent que de nombreux systèmes biologiques interagissent de manière complexe.
Les avancées en IA promettent de transformer la recherche médicale, mais elles doivent s’accompagner d’une compréhension profonde des interactions biologiques. Le débat sur la capacité réelle de l’IA à combler ces lacunes reste ouvert.
Points à retenir
- Demis Hassabis a reçu le Prix Nobel de chimie pour ses travaux sur AlphaFold.
- Isomorphic Labs vise à révolutionner le développement des médicaments grâce à l’IA.
- AlphaFold permet de prédire les structures de millions de protéines, économisant ainsi des années de recherche.
- Des essais cliniques pour des traitements basés sur l’IA pourraient débuter bientôt.
- Le développement de médicaments reste un processus complexe, même avec l’IA.
Il est fascinant de constater comment l’intelligence artificielle peut redéfinir notre approche de la médecine. Nous nous trouvons à un carrefour où la technologie et la recherche scientifique s’unissent pour offrir un nouvel espoir. Cependant, il est essentiel de rester réaliste et de reconnaître les défis qui subsistent. La route vers des solutions viables reste semée d’embûches, mais le potentiel est indéniable. Que pensez-vous de cette quête ? Laissons-nous porter par l’enthousiasme du progrès ou demeurons-nous sceptiques face à ces promesses ?