MSD, qui a dominé le marché mondial des anticancéreux avec l’immunothérapie « Keytruda », investit dans une technologie de conception de protéines fondée sur l’intelligence artificielle (IA). Le groupe cherche surtout à sécuriser des données expérimentales sur lesquelles l’IA pourra s’entraîner, afin d’identifier des candidats médicaments plus vite et avec davantage de précision.
MSD a conclu avec Protillion Biosciences, spécialiste de la conception de médicaments par IA, un accord de recherche conjointe et de licence pouvant atteindre 510 millions de dollars, soit environ 770 milliards de wons. Protillion percevra un paiement initial dont le montant n’a pas été divulgué, puis pourra recevoir des paiements d’étape en fonction des résultats obtenus dans les domaines de la recherche, du développement et de la commercialisation.
Au cœur de l’accord figure la plateforme de conception de protéines de Protillion, « Prot-MaP ». Elle permet de produire à grande échelle des données expérimentales exploitables pour l’apprentissage d’une IA de conception de protéines, et d’analyser quantitativement les caractéristiques de différents ensembles de candidats protéiques.
MSD prévoit de combiner cette plateforme avec ses propres capacités de découverte de médicaments afin d’identifier plusieurs candidats thérapeutiques.
Développement de médicaments par IA : la clé, ce sont les « bonnes données »
Pour recourir à l’IA dans le développement de médicaments, la puissance de calcul ne suffit pas. Pour apprendre correctement, l’IA a besoin de données expérimentales de haute qualité. Si les données sont insuffisantes ou biaisées, l’IA peut produire des prédictions plausibles sur des candidats dont la probabilité réelle de développement est faible.
Prot-MaP, la plateforme de Protillion, vise précisément à réduire ce type de problèmes. Elle génère les données d’apprentissage nécessaires à l’IA de conception de protéines et facilite la comparaison des propriétés d’un très grand nombre de candidats protéiques.
La conception de protéines est essentielle au développement de biomédicaments tels que les anticorps thérapeutiques, les anticorps bispécifiques et les conjugués anticorps-médicament (ADC). Le succès du développement dépend notamment de la précision avec laquelle un traitement se lie à une cible liée à la maladie, de sa stabilité de fonctionnement dans l’organisme et de la capacité à réduire les liaisons non souhaitées.
Protillion estime que cette technologie pourrait aider à identifier des candidats biomédicaments sophistiqués, difficiles à obtenir avec les méthodes existantes. Elle pourrait, par exemple, servir à analyser des anticorps dont les caractéristiques de liaison varient selon des conditions d’acidité spécifiques, ou des candidats protéiques visant simultanément plusieurs cibles.
Toutefois, dans le cadre de cet accord, aucun détail n’a été rendu public sur des cibles pathologiques précises ni sur le nom de candidats moléculaires.
La compétition pour sécuriser des candidats biomédicaments s’intensifie
Si les grands groupes pharmaceutiques accélèrent la découverte de médicaments fondée sur l’IA et les données, c’est dans un contexte de concurrence féroce pour sécuriser des pipelines d’anticancéreux.
Le phénomène ne se limite pas aux marchés étrangers. En Corée du Sud, où le nombre de patients atteints de cancer est élevé, la demande de traitements de précision capables de compenser les limites des thérapies existantes continue de croître. Selon les statistiques nationales d’enregistrement du cancer pour 2023, le cancer le plus fréquent était celui de la thyroïde, suivi des cancers du poumon, du côlon, du sein, de l’estomac, de la prostate et du foie. À mesure que la population de patients s’élargit et que les stratégies thérapeutiques se spécialisent par type de cancer, la nécessité de développer des thérapies ciblées et des biomédicaments augmente également.
MSD occupe une position solide sur le marché des immunothérapies anticancéreuses grâce à Keytruda. Mais les groupes pharmaceutiques mondiaux s’emploient activement à sécuriser de nouveaux candidats médicaments pour préparer l’après-produit phare. Les plateformes de conception de protéines fondées sur l’IA peuvent devenir des outils permettant d’examiner rapidement davantage de candidats et de sélectionner des substances présentant une forte probabilité de développement.
Dans ce contexte, MSD a récemment multiplié les coopérations autour de l’IA, des données et de la découverte d’anticorps. En mars dernier, le groupe a conclu avec Google Cloud un partenariat d’un montant de 1 milliard de dollars, soit environ 1 500 milliards de wons. Avec Quotient Therapeutics, MSD a signé un accord de découverte de médicaments contre les maladies inflammatoires de l’intestin pouvant atteindre 2,2 milliards de dollars, soit environ 3 000 milliards de wons, et a également noué une coopération avec Infinimmune pour la découverte d’anticorps.
L’accord avec Protillion s’inscrit dans le prolongement de cette dynamique.
Il traduit une stratégie qui ne consiste pas à laisser l’IA « fabriquer » des médicaments à la place des chercheurs, mais à renforcer les données expérimentales et les systèmes d’analyse afin d’identifier plus rapidement des candidats médicaments. Protillion a indiqué que cette transaction illustre le potentiel de sa plateforme pour résoudre des problèmes complexes d’ingénierie des protéines.
MSD, qui doit préparer ses relais de croissance après Keytruda, a donc investi une somme importante dans une technologie de conception de protéines par IA. À l’avenir, dans la compétition du développement des biomédicaments, la capacité à produire et à interpréter les données pourrait de plus en plus devenir un terrain décisif.
