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Credit: INSILICO MEDICINE
Insilico Medicine annonce des références et des délais de développement pour des thérapeutiques novatrices découvertes grâce à l'IA générative
Cambridge, MA – Insilico Medicine (« Insilico »), une société de biotechnologie en phase clinique propulsée par l’intelligence artificielle (IA) générative, a annoncé aujourd’hui une série de références en matière de découverte de médicaments au stade préclinique à partir des 22 nominations de candidats en développement (DC) obtenues via sa plateforme entre 2021 et 2024. Ces références soulignent l’efficacité de la plateforme et représentent un potentiel nouveau standard dans l’industrie de la découverte de médicaments, en réduisant de manière significative les délais de développement, les coûts et en réorientant des ressources vers la recherche et le développement.
La promesse de la découverte de médicaments assistée par IA (AIDD) repose depuis toujours sur trois facteurs : la rapidité, le coût et la probabilité de réussite. Plusieurs dizaines de milliards de dollars ont été investis dans l’AIDD depuis le début de la révolution de l’apprentissage profond, marquée par des percées impressionnantes où les réseaux neuronaux profonds (DNNs) ont atteint ou dépassé les capacités humaines lors de compétitions comme ImageNet, "Atari Game" et d’autres démonstrations notables.
Fondée en 2014, Insilico Medicine a, jusqu’en 2019, autofinancé la résolution de problèmes complexes dans la découverte et le développement de médicaments de bout en bout pour des sociétés pharmaceutiques, biotechnologiques et de consommation, en priorisant les projets basés sur des données longitudinales. En 2019, Insilico a publié son concept de Reinforcement Learning Tensorial Génératif (GENTRL) dans Nature Biotechnology, avec une validation expérimentale établissant une référence de 46 jours pour passer de l'initiation du projet aux études pharmacocinétiques (PK) chez l’animal, y compris la synthèse et plusieurs tests précliniques. Ces démonstrations ont conduit, en septembre 2019, à une levée de fonds importante de 37 millions de dollars en Série B, permettant le lancement de l’activité d’édition de logiciels basés sur l’IA et le démarrage du programme interne de découverte de médicaments d’Insilico. En février 2021, Insilico Medicine a désigné son premier DC dans la fibrose pulmonaire, établissant une référence de 18 mois entre le début du projet et la nomination du DC.
Au 31 décembre 2024, Insilico Medicine avait nommé 22 DC, avec 10 programmes ayant progressé jusqu’à l’étape clinique humaine, complété 4 études cliniques de phase I, et mené une étude de phase IIa sur la fibrose pulmonaire idiopathique (IPF) - démontrant une bonne sécurité et une efficacité dose-dépendante.
Dans ce communiqué, Insilico Medicine annonce ses références internes pour les délais de nomination des DC ainsi que la définition de ces DC.
La terminologie et les standards associés aux étapes précliniques varient d’une entreprise à l’autre. Chez Insilico, le candidat en développement (DC) est défini comme l’étape après laquelle seules les études habilitantes pour les essais IND restent à réaliser avant que le médicament entre en essais cliniques humains. Chez Insilico, un package typique de DC comprend notamment les éléments suivants :
- Tests enzymatiques démontrant l'affinité de liaison
- Profil _in vitro_ ADME
- Tests de stabilité microsomale
- Études pharmacocinétiques (PK) chez la souris/le rat/le chien
- Tests fonctionnels cellulaires et validation des biomarqueurs PD démontrant l’interaction avec la cible
- Études _in vivo_ d'efficacité et analyses PK/PD/Efficacité identifiant les plages de doses efficaces
- Études de toxicité non-GLP sur plusieurs espèces
Références :
Insilico a désormais officiellement annoncé des références en matière de délais pour ses 22 candidats en développement, soulignant son engagement envers l’efficacité, la transparence et l’innovation dans le développement de médicaments :
- Nombre de nominations de DC (2021–2024) : 22 candidats
- Temps moyen pour atteindre un DC : 12-18 mois ; 60-200 molécules synthétisées par programme
- Temps le plus court pour atteindre un DC : 9 mois
- Programme QPCTL co-développé avec Fosun Pharma, actuellement en phase I
Le taux de réussite pour faire progresser les programmes du stade DC à l’étape IND-habilitante a été de 100 %, à l’exception des programmes volontairement arrêtés pour des raisons stratégiques par l’entreprise.
Ces références reflètent une approche significativement plus efficace par rapport aux méthodes traditionnelles de découverte de médicaments, qui nécessitent souvent des délais beaucoup plus longs (2,5 à 4 ans) et une dépense de ressources nettement supérieure. L’intégration de l’IA et de l’automatisation par Insilico rationalise la sélection et la synthèse des candidats, démontrant comment ces approches innovantes peuvent raccourcir les délais de développement préclinique.
Études de cas des références :
Une étude convaincante mettant en évidence les références du package de candidat en développement d’Insilico Medicine a été publiée plus tôt en 2024, avec un article de Nature Biotechnology présentant l’intégralité du parcours de R&D, des algorithmes d’IA aux essais cliniques de phase II d’ISM001_055, le programme principal de médicament de l’entreprise, avec une cible découverte par IA et une conception générée par IA. Ensuite, Insilico a récemment annoncé des résultats positifs de l’essai de phase IIa, où ISM001_055 a montré une sécurité favorable et une tolérance à tous les niveaux de dose, ainsi qu’une réponse dose-dépendante dans la capacité vitale forcée (FVC), après seulement 12 semaines de dosage.
Une deuxième étude de cas mettant en évidence les références établies par la plateforme d’Insilico Medicine a été publiée dans un autre article de Nature Biotechnology en décembre 2024, soulignant le délai de 12 mois nécessaire pour synthétiser et tester environ 115 molécules, soutenu par son moteur de chimie générative intégré. L’article décrit le processus précoce de découverte et développement de médicaments ainsi que les données précliniques d’ISM5411. Ensuite, deux études distinctes de phase I menées en Australie et en Chine ont indiqué qu’ISM5411 était généralement sûr et bien toléré dans tous les groupes posologiques, démontrant un profil PK favorable en validant les propriétés restrictives intestinales.
Insilico Medicine reste fermement engagé dans son engagement envers la transparence tout au long du processus de découverte de médicaments, reconnaissant le rôle critique qu’il joue dans la promotion de l’innovation mondiale. En partageant ouvertement des références, y compris les délais de DC et les données de synthèse, Insilico vise à démontrer comment mettre en lumière ces métriques peut stimuler l’efficacité dans l’industrie. Le rapport transparent ne met pas seulement en exergue les capacités des plateformes avançées propulsées par IA, mais souligne aussi l’urgence d’accélérer le parcours de la découverte aux essais cliniques. En fin de compte, de tels efforts améliorent la productivité mondiale dans le développement pharmaceutique et apportent plus rapidement des thérapies vitales aux patients.
Nouvelles aires thérapeutiques :
Plusieurs percées récentes chez Insilico Medicine ont conduit au développement de solides actifs précliniques ciblant un nouveau focus sur la douleur, l'obésité et la fonte musculaire. Plusieurs modèles précliniques ont montré des résultats encourageants et ont soutenu la planification d'un pipeline de nouvelle génération marqué par les iNAPs - thérapies anti-douleur non addictives d’Insilico.
La douleur chronique, l’obésité et la fonte musculaire représentent des besoins médicaux non satisfaits significatifs, avec des millions de patients dans le monde entier dépourvus d'options de traitement efficaces, sûres et accessibles. Les stratégies actuelles de gestion de la douleur reposent souvent sur les opioïdes addictifs, contribuant à une épidémie mondiale de dépendance et de surdose. De même, les thérapies contre l’obésité sont limitées en termes d’efficacité et de tolérance, tandis que les conditions de fonte musculaire sont souvent ignorées en raison du manque de traitements ciblés. Le pivot d’Insilico Medicine dans ces domaines représente un engagement à combler ces lacunes critiques en matière de soins.
En s'appuyant sur ses plateformes propulsées par l'IA, Insilico vise à accélérer rapidement le développement de nouvelles thérapies, telles que les iNAPs, qui promettent des mécanismes d'action ciblés et non addictifs pour le soulagement de la douleur. En intégrant la biologie computationnelle avancée, la chimie et la validation expérimentale, Insilico cherche à non seulement accélérer les délais de découverte des médicaments, mais également à redéfinir les possibilités thérapeutiques dans ces domaines, apportant de l'espoir aux patients ayant peu ou pas d'options viables.
Références
[1] Fu, Y., Ding, X., Zhang, M. et al. Intestinal mucosal barrier repair and immune regulation with an AI-developed gut-restricted PHD inhibitor. Nat Biotechnol (2024). https://doi.org/10.1038/s41587-024-02503-w
[2] Ren, F., Aliper, A., Chen, J. et al. A small-molecule TNIK inhibitor targets fibrosis in preclinical and clinical models. Nat Biotechnol (2024). https://doi.org/10.1038/s41587-024-02143-0
À propos d’Insilico Medicine
Insilico Medicine, une entreprise mondiale de biotechnologie en phase clinique alimentée par l’IA générative, connecte la biologie, la chimie, la médecine et la science en utilisant des systèmes d’intelligence artificielle de nouvelle génération. L’entreprise a développé des plateformes d’IA utilisant des modèles génératifs profonds, l’apprentissage par renforcement, les transformateurs et d'autres techniques modernes d’apprentissage automatique pour découvrir de nouvelles cibles et générer des structures moléculaires novatrices avec des propriétés souhaitées. Insilico Medicine développe des solutions révolutionnaires pour découvrir et développer des médicaments innovants contre le cancer, la fibrose, les maladies immunitaires, les maladies du système nerveux central, les maladies infectieuses, les maladies auto-immunes et les maladies liées au vieillissement.
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