{"id":827,"date":"2024-09-25T12:58:07","date_gmt":"2024-09-25T10:58:07","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-modele-dia-identifie-les-medicaments-existants-qui-peuvent-etre-reutilises-pour-le-traitement-de-maladies-rares\/"},"modified":"2024-09-25T12:58:09","modified_gmt":"2024-09-25T10:58:09","slug":"un-modele-dia-identifie-les-medicaments-existants-qui-peuvent-etre-reutilises-pour-le-traitement-de-maladies-rares","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/un-modele-dia-identifie-les-medicaments-existants-qui-peuvent-etre-reutilises-pour-le-traitement-de-maladies-rares\/","title":{"rendered":"Un mod\u00e8le d’IA identifie les m\u00e9dicaments existants qui peuvent \u00eatre r\u00e9utilis\u00e9s pour le traitement de maladies rares"},"content":{"rendered":"
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Il existe plus de 7 000 maladies rares et non diagnostiqu\u00e9es dans le monde. Bien que chaque pathologie ne touche qu\u2019un petit nombre de personnes, ces maladies ont collectivement un impact humain et \u00e9conomique consid\u00e9rable, puisqu\u2019elles touchent quelque 300 millions de personnes dans le monde.<\/p>\n

Pourtant, avec seulement 5 \u00e0 7 % de ces maladies pour lesquelles un m\u00e9dicament approuv\u00e9 par la FDA est disponible, elles restent largement non trait\u00e9es ou sous-trait\u00e9es.<\/p>\n

D\u00e9velopper de nouveaux m\u00e9dicaments repr\u00e9sente un d\u00e9fi de taille, mais un nouvel outil d\u2019intelligence artificielle peut propulser la d\u00e9couverte de nouvelles th\u00e9rapies \u00e0 partir de m\u00e9dicaments existants, offrant de l\u2019espoir aux patients atteints de maladies rares et n\u00e9glig\u00e9es et aux cliniciens qui les traitent.<\/p>\n

Le mod\u00e8le d\u2019IA, appel\u00e9 TxGNN, est le premier d\u00e9velopp\u00e9 sp\u00e9cifiquement pour identifier des candidats m\u00e9dicaments pour les maladies rares et les affections sans traitement.<\/p>\n

Il a identifi\u00e9 des candidats m\u00e9dicaments parmi les m\u00e9dicaments existants pour plus de 17 000 maladies, dont beaucoup n\u2019ont pas de traitement existant. Cela repr\u00e9sente le plus grand nombre de maladies qu\u2019un seul mod\u00e8le d\u2019IA puisse traiter \u00e0 ce jour. Les chercheurs notent que le mod\u00e8le pourrait \u00eatre appliqu\u00e9 \u00e0 encore plus de maladies au-del\u00e0 des 17 000 sur lesquelles il a travaill\u00e9 lors des exp\u00e9riences initiales.<\/p>\n

L’\u0153uvre, d\u00e9crite le 25 septembre dans M\u00e9decine naturelle<\/i>a \u00e9t\u00e9 men\u00e9e par des scientifiques de la Harvard Medical School. Les chercheurs ont mis l’outil \u00e0 disposition gratuitement et souhaitent encourager les cliniciens-chercheurs \u00e0 l’utiliser dans leur recherche de nouvelles th\u00e9rapies, en particulier pour les maladies pour lesquelles les options de traitement sont inexistantes ou limit\u00e9es.<\/p>\n

\u00ab Avec cet outil, nous cherchons \u00e0 identifier de nouvelles th\u00e9rapies sur tout le spectre des maladies, mais lorsqu’il s’agit de maladies rares, ultra-rares et n\u00e9glig\u00e9es, nous pr\u00e9voyons que ce mod\u00e8le pourrait aider \u00e0 combler, ou du moins \u00e0 r\u00e9duire, un \u00e9cart qui cr\u00e9e de graves disparit\u00e9s en mati\u00e8re de sant\u00e9 \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 la chercheuse principale Marinka Zitnik, professeure adjointe d’informatique biom\u00e9dicale \u00e0 l’Institut Blavatnik de HMS.<\/p>\n

\u00ab C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment l\u00e0 que nous voyons la promesse de l\u2019IA dans la r\u00e9duction du fardeau mondial des maladies, dans la recherche de nouvelles utilisations pour les m\u00e9dicaments existants, ce qui est \u00e9galement un moyen plus rapide et plus rentable de d\u00e9velopper des th\u00e9rapies que de concevoir de nouveaux m\u00e9dicaments \u00e0 partir de z\u00e9ro \u00bb, a ajout\u00e9 Zitnik, qui est membre associ\u00e9 du corps professoral de l\u2019Institut Kempner pour l\u2019\u00e9tude de l\u2019intelligence naturelle et artificielle \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Harvard.<\/p>\n

Le nouvel outil comporte deux fonctions principales : l\u2019une identifie les candidats au traitement ainsi que les effets secondaires possibles et l\u2019autre explique la justification de la d\u00e9cision.<\/p>\n

Au total, l\u2019outil a identifi\u00e9 des candidats m\u00e9dicaments parmi pr\u00e8s de 8 000 m\u00e9dicaments (\u00e0 la fois des m\u00e9dicaments approuv\u00e9s par la FDA et des m\u00e9dicaments exp\u00e9rimentaux actuellement en phase d\u2019essais cliniques) pour 17 080 maladies, y compris des pathologies pour lesquelles il n\u2019existe aucun traitement. Il a \u00e9galement pr\u00e9dit quels m\u00e9dicaments auraient des effets secondaires et des contre-indications pour des pathologies sp\u00e9cifiques, ce que l\u2019approche actuelle de d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments identifie principalement par essais et erreurs lors des premiers essais cliniques ax\u00e9s sur la s\u00e9curit\u00e9.<\/p>\n

Compar\u00e9 aux principaux mod\u00e8les d\u2019IA pour le r\u00e9emploi de m\u00e9dicaments, le nouvel outil s\u2019est r\u00e9v\u00e9l\u00e9 en moyenne 50 % plus performant pour identifier les m\u00e9dicaments candidats. Il s\u2019est \u00e9galement r\u00e9v\u00e9l\u00e9 35 % plus pr\u00e9cis pour pr\u00e9dire quels m\u00e9dicaments pr\u00e9senteraient des contre-indications.<\/p>\n

Avantages de l\u2019utilisation de m\u00e9dicaments d\u00e9j\u00e0 approuv\u00e9s<\/h2>\n

La r\u00e9utilisation de m\u00e9dicaments existants est une mani\u00e8re attrayante de d\u00e9velopper de nouveaux traitements, car elle s\u2019appuie sur des m\u00e9dicaments qui ont \u00e9t\u00e9 \u00e9tudi\u00e9s, dont les profils de s\u00e9curit\u00e9 sont bien compris et qui ont suivi le processus d\u2019approbation r\u00e9glementaire.<\/p>\n

La plupart des m\u00e9dicaments ont des effets multiples qui vont au-del\u00e0 des cibles sp\u00e9cifiques pour lesquelles ils ont \u00e9t\u00e9 initialement d\u00e9velopp\u00e9s et approuv\u00e9s. Mais nombre de ces effets restent inconnus et peu \u00e9tudi\u00e9s lors des tests initiaux, des essais cliniques et des \u00e9valuations, et n’apparaissent qu’apr\u00e8s des ann\u00e9es d’utilisation par des millions de personnes. En effet, pr\u00e8s de 30 % des m\u00e9dicaments approuv\u00e9s par la FDA ont acquis au moins une indication th\u00e9rapeutique suppl\u00e9mentaire apr\u00e8s l’approbation initiale, et bon nombre d’entre eux ont acquis des dizaines d’indications th\u00e9rapeutiques suppl\u00e9mentaires au fil des ans.<\/p>\n

Cette approche de la r\u00e9utilisation des m\u00e9dicaments est au mieux hasardeuse. Elle s’appuie sur les rapports des patients concernant des effets secondaires b\u00e9n\u00e9fiques inattendus ou sur l’intuition des m\u00e9decins quant \u00e0 l’opportunit\u00e9 d’utiliser un m\u00e9dicament pour une pathologie pour laquelle il n’est pas pr\u00e9vu, une pratique connue sous le nom d’utilisation hors indication.<\/p>\n

\u00ab Nous avons tendance \u00e0 nous fier \u00e0 la chance et au hasard plut\u00f4t qu\u2019\u00e0 la strat\u00e9gie, ce qui limite la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments aux maladies pour lesquelles des m\u00e9dicaments existent d\u00e9j\u00e0 \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Zitnik.<\/p>\n

Les avantages du r\u00e9emploi des m\u00e9dicaments s\u2019\u00e9tendent au-del\u00e0 des maladies sans traitement, a not\u00e9 Zitnik.<\/p>\n

\u00ab M\u00eame pour les maladies les plus courantes avec des traitements approuv\u00e9s, de nouveaux m\u00e9dicaments pourraient offrir des alternatives avec moins d’effets secondaires ou remplacer des m\u00e9dicaments inefficaces pour certains patients \u00bb, a-t-elle d\u00e9clar\u00e9.<\/p>\n

Qu’est-ce qui rend le nouvel outil d’IA meilleur que les mod\u00e8les existants ?<\/h2>\n

La plupart des mod\u00e8les d\u2019IA actuels utilis\u00e9s pour la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments sont form\u00e9s sur une seule maladie ou sur quelques pathologies. Plut\u00f4t que de se concentrer sur des maladies sp\u00e9cifiques, le nouvel outil a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 de mani\u00e8re \u00e0 pouvoir utiliser les donn\u00e9es existantes pour faire de nouvelles pr\u00e9dictions. Il le fait en identifiant des caract\u00e9ristiques communes \u00e0 plusieurs maladies, telles que des aberrations g\u00e9nomiques communes.<\/p>\n

Par exemple, le mod\u00e8le d\u2019IA identifie les m\u00e9canismes de maladies partag\u00e9s en se basant sur des bases g\u00e9nomiques communes, ce qui lui permet d\u2019extrapoler d\u2019une maladie bien comprise avec des traitements connus \u00e0 une maladie mal comprise sans traitement.<\/p>\n

Cette capacit\u00e9, a d\u00e9clar\u00e9 l\u2019\u00e9quipe de recherche, rapproche l\u2019outil d\u2019IA du type de raisonnement qu\u2019un clinicien humain pourrait utiliser pour g\u00e9n\u00e9rer de nouvelles id\u00e9es s\u2019il avait acc\u00e8s \u00e0 toutes les connaissances pr\u00e9existantes et aux donn\u00e9es brutes que le mod\u00e8le d\u2019IA poss\u00e8de mais auxquelles le cerveau humain ne peut pas acc\u00e9der ou stocker.<\/p>\n

L’outil a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es, notamment des informations sur l’ADN, la signalisation cellulaire, les niveaux d’activit\u00e9 des g\u00e8nes, les notes cliniques, etc. Les chercheurs ont test\u00e9 et affin\u00e9 le mod\u00e8le en lui demandant d’effectuer diverses t\u00e2ches. Enfin, les performances de l’outil ont \u00e9t\u00e9 valid\u00e9es sur 1,2 million de dossiers de patients et ont \u00e9t\u00e9 invit\u00e9es \u00e0 identifier des candidats m\u00e9dicaments pour diverses maladies.<\/p>\n

Les chercheurs ont \u00e9galement demand\u00e9 \u00e0 l\u2019outil de pr\u00e9dire quelles caract\u00e9ristiques des patients rendraient les candidats m\u00e9dicaments identifi\u00e9s contre-indiqu\u00e9s pour certaines populations de patients.<\/p>\n

Une autre t\u00e2che consistait \u00e0 demander \u00e0 l\u2019outil d\u2019identifier les petites mol\u00e9cules existantes qui pourraient bloquer efficacement l\u2019activit\u00e9 de certaines prot\u00e9ines impliqu\u00e9es dans les voies et processus causant des maladies.<\/p>\n

Dans un test con\u00e7u pour \u00e9valuer la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 raisonner comme le ferait un clinicien humain, les chercheurs ont demand\u00e9 au mod\u00e8le de trouver des m\u00e9dicaments pour trois maladies rares qu’il n’avait pas vues dans le cadre de sa formation : un trouble du d\u00e9veloppement neurologique, une maladie du tissu conjonctif et une maladie g\u00e9n\u00e9tique rare qui provoque un d\u00e9s\u00e9quilibre hydrique.<\/p>\n

Les chercheurs ont ensuite compar\u00e9 les recommandations du mod\u00e8le en mati\u00e8re de traitement m\u00e9dicamenteux avec les connaissances m\u00e9dicales actuelles sur le fonctionnement des m\u00e9dicaments sugg\u00e9r\u00e9s. Dans chaque exemple, les recommandations de l’outil correspondaient aux connaissances m\u00e9dicales actuelles.<\/p>\n

De plus, le mod\u00e8le a non seulement identifi\u00e9 des m\u00e9dicaments pour les trois maladies, mais a \u00e9galement fourni les raisons qui ont motiv\u00e9 sa d\u00e9cision. Cette fonction explicative permet une transparence et peut accro\u00eetre la confiance des m\u00e9decins.<\/p>\n

Les chercheurs pr\u00e9viennent que toute th\u00e9rapie identifi\u00e9e par le mod\u00e8le n\u00e9cessiterait une \u00e9valuation suppl\u00e9mentaire du dosage et du moment d\u2019administration. Mais, ajoutent-ils, avec cette capacit\u00e9 sans pr\u00e9c\u00e9dent, le nouveau mod\u00e8le d\u2019IA acc\u00e9l\u00e9rerait la r\u00e9utilisation des m\u00e9dicaments d\u2019une mani\u00e8re qui n\u2019\u00e9tait pas possible jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent. L\u2019\u00e9quipe collabore d\u00e9j\u00e0 avec plusieurs fondations de maladies rares pour aider \u00e0 identifier des traitements possibles.<\/p>\n

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