Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) participe beaucoup à la découverte de nouveaux médicaments. Charm Therapeutics est l’un des acteurs dans le domaine.
Quelques années auparavant, l’exploitation du machine learning dans le domaine pharmaceutique était impensable. Pourtant, l’IA a actuellement beaucoup d’influences dans le milieu. Elle permet notamment de simuler les nombreuses interactions qui peuvent se produire entre deux molécules enchevêtrées. D’ailleurs, c’est justement dans ce but qu’œuvre Charm Therapeutics. Avec sa plateforme baptisée DragonFold, l’entreprise compte aider les créateurs de médicaments en prédisant comment réagit telle ou telle molécule. Récemment, la société a même réussi à récolter 50 millions de dollars d’investissement.
Un tour de table florissant pour Charm Therapeutics
Comme mentionné précédemment, Charm Therapeutics a levé 50 millions de dollars lors d’un tour de table. Celui-ci a été mené par OrbiMed et F-Prime Capital. Les autres participants étaient General Catalyst, Khosla Ventures, Braavos et Axial. En fait, les investisseurs étaient surtout intéressés par la manière dont DragonFold pourrait rendre la création de médicaments plus rentable.
Charm Therapeutics a utilisé son financement initial afin de construire son IA, DragonFold. Maintenant, l’entreprise passe à l’identification de médicaments efficaces, c’est son prochain objectif.
« Nous avons la version initiale [du modèle]prête, et elle a été validée in-silico. Au cours des prochains trimestres, nous la validerons expérimentalement. Notez que le « produit » sera principalement destiné à un usage interne pour aider nos propres scientifiques à découvrir des médicaments potentiels dont nous détenons 100 % des droits. »
Laskh Aithani, PDG et cofondateur de Charm Therapeutics
Si DragonFold marche comme prévu, la plateforme aiderait beaucoup les laboratoires relativement modestes. En effet, le produit de Charm Therapeutics pourrait réduire le budget nécessaire à la découverte de médicaments. De façon concrète, cette activité qui nécessitait des centaines de millions de dollars deviendra moins coûteuse, donc plus rentable.
Les protéines, au centre de la santé
Dans le corps humain, les protéines sont à l’origine même du bon fonctionnement de l’organisme. Ainsi, beaucoup de médicaments visent à influer ces molécules, d’où la nécessité de comprendre les protéines. Concrètement, les scientifiques cherchent à savoir comment une chaîne d’acides aminés se « plie » en fonction des circonstances.
Quelques années plus tôt, les scientifiques utilisaient la cristallographie aux rayons X pour comprendre ces molécules. Néanmoins, le procédé était à la fois complexe et long (plusieurs semaines ou mois). Aujourd’hui, plusieurs modèles de machine learning produisent le même résultat en quelques secondes. A noter qu’AlphaFold et RoseTTAFold sont des exemples de ces IA.
Cependant, un autre défi attend les chercheurs, à savoir comment une protéine interagit avec d’autres molécules. Il s’agit surtout de comprendre l’interaction entre la protéine cible et les nouvelles molécules conçues spécifiquement pour se lier à elle.
C’est justement à ce niveau que Charm Therapeutics a apporté une innovation. D’après Laskh Aithani, PDG de la société, DragonFold est le premier algorithme de co-pliage protéine-ligand. Autrement dit, l’IA arrive à prédire le résultat de la rencontre entre une molécule et un liant ou ligand compatible. Ce dernier est ce que les scientifiques souhaitent produire.
« Concevoir des médicaments qui se lient à la protéine pathogène de manière très étroite et très sélective (c’est-à-dire qui évitent de se lier à d’autres protéines similaires nécessaires au fonctionnement normal de l’être humain) est d’une importance capitale. »
Laskh Aithani
