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La science médicale à fait d’énormes progrès au cours des dernières décennies. Cependant, il reste encore tant de choses à découvrir sur le corps humain. La mission de l’industrie des sciences de la vie est donc de sonder continuellement la prochaine frontière en élargissant notre compréhension collective. La lutte contre les maladies infectieuses n’est qu’un aspect de la question. Elle représente cependant un domaine extrêmement important pour l’amélioration de la santé et de l’espérance de vie dans le monde.
Ce qui distingue généralement les maladies aiguës des maladies chroniques, c’est le sentiment d’urgence. Lorsqu’une nouvelle souche de maladie est identifiée, sa nature virale, combinée à l’interconnexion des sociétés modernes, peut rapidement entraîner une augmentation exponentielle des cas nécessitant un traitement. Cela exerce une pression immense sur les gouvernements et les infrastructures de soins de santé. Des mesures sont alors prises pour limiter la propagation et appliquer des traitements afin que la vie sociale et économique normale puisse reprendre.
Les organisations des sciences de la vie ont un rôle essentiel à jouer à cet égard et, grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) et d’autres technologies analytiques avancées, peuvent contribuer à accélérer rapidement la voie vers le développement et la diffusion de ces traitements.
Qu’implique le développement d’un vaccin ?
Le sentiment d’urgence qui accompagne les maladies infectieuses peut lui-même accélérer les progrès vers la mise au point d’un vaccin. La nécessité d’une action immédiate unit et galvanise toute une série d’organismes. Des chercheurs et des cliniciens aux organismes de réglementation et aux fabricants.
Même si ces groupes travaillent sans relâche, le processus de bout en bout peut prendre des années. Il existe plusieurs étapes qui précèdent la mise sur le marché d’un traitement.
Tout d’abord, la phase exploratoire. Il s’agit d’étudier des milliers de composés potentiels pour établir une liste restreinte de candidats vaccins. Ensuite, vient l’étape préclinique. Une analyse en laboratoire permet d’identifier les antigènes pertinents afin de parvenir à une conception de vaccin. Après cette étape, vient le développement clinique. Il permet de tester le vaccin sur des groupes de test de caractéristiques variables. Après ce développement, viennent l’examen et approbation réglementaires. Cet examen vise à vérifier la sécurité des vaccins, ainsi qu’au respect de la réglementation sanitaire. Pour finir, la fabrication et le contrôle de la qualité. La fabrication des médicaments débute, en vue de la distribution de masse.
Pour garantir que le vaccin produit est efficace et sûr, chacune de ces étapes est essentielle. Ces étapes doivent également garantir que les effets secondaires éventuels sont bien compris. Pour finir, ces étapes doivent vérifier que le médicament peut être produit de façon constante jusqu’à ce que la menace de maladie ait été suffisamment réduite. Historiquement, la complexité, la réglementation et le coût de ces différentes étapes ont ralenti la réponse aux nouveaux problèmes de santé. Aujourd’hui, grâce aux progrès des technologies liées à l’IA, nous avons la possibilité d’accélérer rapidement le processus.
Exploratoire/pré-clinique
Les premières phases de la découverte d’un médicament impliquent souvent un processus de filtrage. Il vise notamment à réduire le nombre de candidats vaccins sur la base d’études et de traitements antérieurs. Les chercheurs peuvent utiliser l’IA pour traiter de vastes bibliothèques de données numériques. Par exemple, ils peuvent analyser les propriétés de milliers de composés pharmaceutiques. Ceci avec une précision nettement supérieure à celle du traitement manuel. À ces différents stades, l’IA permet de réaliser le séquençage de l’ADN à partir de données humaines complexes. Cela permet aux cliniciens de réaliser des tests de correspondance génétique et de réponse immunitaire.
Développement et essais cliniques
Après identification des composés appropriés, le processus se dirige vers des tests en conditions réelles. Chaque patient réagit différemment aux traitements en fonction de facteurs tels que l’âge et les antécédents médicaux. Les tests doivent donc être suffisamment complets pour couvrir les cas marginaux où un patient pourrait mal réagir au traitement.
En formant des algorithmes d’apprentissage profond, les chercheurs peuvent effectuer ces tests à une échelle jusqu’alors inimaginable. Ces tests sont réalisés avant même d’administrer physiquement le vaccin candidat aux patients. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour identifier et échantillonner des anticorps dans le but de combattre les maladies infectieuses avec des améliorations drastiques en termes de rapidité et de coût. Des analyses avancées et la visualisation des données sur la réaction humaine aux vaccins potentiels peuvent ensuite être utilisées pour faciliter les tests rapides. Cela, dans le but de permettre une analyse plus complexe et un taux d’erreur plus faible.
Fabrication et assurance qualité du vaccin
Dès l’approbation réglementaire des produits de vaccination, la course est lancée pour développer et distribuer le médicament à travers un vaste réseau d’hôpitaux et de cliniques. Cela a des implications opérationnelles importantes pour les fabricants de produits. En effet, ils doivent prendre rapidement des décisions sur des facteurs tels que leur capacité de production, la qualité du produit et les solutions d’emballage optimales.
En combinant l’IA et les technologies basées sur les capteurs, les fabricants peuvent exploiter les données granulaires pour améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement. Cela permet d’éviter les déséquilibres entre l’offre et la demande dans leurs processus de production. Cela minimise également le risque d’altération des produits dans la distribution.
Des traitements plus rapides en cas de besoin
Une épidémie virale peut entraîner des défis imprévus pour les personnes impliquées dans la gestion de la santé publique, des décideurs politiques et des autorités sanitaires aux cliniciens et aux fabricants. Alors que les premiers peuvent prendre des mesures rapides pour tester l’infection et mettre en place des mesures de confinement sur les groupes identifiés, les seconds subissent souvent une pression renouvelée pour délivrer des traitements à grande vitesse. Le fait de pouvoir trouver de nouvelles efficacités dans le développement des vaccins peut faire une différence considérable dans le traitement des cas identifiés. Les pressions sur les infrastructures de soins de santé sont alors diminuées, contribuant ainsi à de meilleurs taux de guérison.
Les capacités d’IA permettent à ceux qui participent au développement d’agir plus rapidement sous la pression. Des techniques telles que l’apprentissage approfondi et la visualisation avancée des données permettent aux chercheurs de s’appuyer sur l’ensemble des recherches existantes entreprises pour faire face aux complexités liées à la découverte de traitements appropriés pour les nouveaux virus. L’utilité de l’IA s’étend jusqu’à la production et à la distribution, où les fabricants jouent un rôle important en mettant ces médicaments sur le terrain à une vitesse rapide et dans des conditions de grande incertitude.
