Présentée dans une étude publiée dans la revue Science, « Virtual Biotech » a été conçue comme une entreprise virtuelle de biotechnologie composée d’agents d’intelligence artificielle travaillant à la découverte de médicaments. Le système peut compter jusqu’à 37 000 agents capables d’interagir de manière autonome avec de grands modèles de langage ou entre eux, et d’accomplir des tâches en plusieurs étapes.
L’équipe dirigée par l’informaticien James Zou, de Stanford University, a modélisé la structure de l’entreprise avec différents départements placés sous la direction d’un agent « chief science officer » (CSO). Ces départements comprenaient notamment des domaines d’expertise tels que la définition des cibles et la conception d’essais cliniques. L’étude a utilisé des modèles Claude développés par Anthropic ; Zou a indiqué que tout grand modèle de langage avancé, y compris des modèles open source, pourrait être utilisé.
Le système a analysé les résultats publiés de plus de 55 000 essais cliniques menés pour différentes maladies. 37 075 agents ont été chargés d’examiner chacun des essais cliniques à un stade avancé. L’analyse a montré que les médicaments ciblant des protéines actives dans certains types de cellules avaient une probabilité environ 50 % plus élevée d’atteindre le marché que les autres médicaments.
Lors d’un deuxième test, le système a étudié si la protéine CD276 pouvait constituer une cible thérapeutique dans les cancers du poumon. En accord avec les données antérieures, les agents qui ont confirmé CD276 comme cible candidate ont élaboré une stratégie thérapeutique dans laquelle un anticorps reconnaissant cette protéine était lié à un médicament anticancéreux. Avec la contribution d’évaluateurs externes, l’approche a été jugée prometteuse.
Cependant, les chercheurs ont souligné que le système n’avait pas été testé dans de véritables processus de développement de médicaments et que ses prédictions n’avaient pas été validées par des expériences ou des essais cliniques.
Pourquoi c’est important
L’importance principale de l’étude réside dans sa tentative de soutenir, au moyen d’un système examinant conjointement les résultats d’un grand nombre d’essais cliniques, la priorisation des cibles biologiques à étudier davantage dans la découverte de médicaments. Les résultats montrent que le fait de se concentrer sur les protéines actives dans certains types cellulaires pourrait être associé à la probabilité que des médicaments candidats atteignent le marché, offrant ainsi un critère susceptible d’être utilisé dans la conception des recherches. Cette approche pourrait ajouter une nouvelle couche d’analyse aux processus décisionnels des chercheurs chargés de la sélection des cibles et de la planification des essais cliniques. Cependant, le fait que le système n’ait pas été testé dans de véritables processus de développement souligne la nécessité de mettre ses résultats à l’épreuve au moyen d’expériences en laboratoire et d’essais cliniques ; la question reste donc de savoir si les cibles déterminées par l’intelligence artificielle pourront être validées en pratique.
Terme : agent
Un agent d’intelligence artificielle est un logiciel qui, au lieu de produire une seule réponse, appelle des outils et exécute une tâche en plusieurs étapes afin d’atteindre un objectif.