Les entreprises du secteur des sciences de la vie jouent un rôle essentiel à cet égard et, grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) et d’autres technologies d’analyse avancées, elle peuvent aider à accélérer le développement et la diffusion de certains traitements.
Quelles sont les différentes phases de mise au point d’un vaccin ?
Le caractère d’urgence de la prise en charge des maladies infectieuses peut accélérer le processus de développement des vaccins. La nécessité d’une action immédiate unit et galvanise les différentes parties prenantes (chercheurs, cliniciens, organismes de réglementations et fabricants) dans la quête d’un traitement efficace que les professionnels de la santé pourront délivrer aussi rapidement que possible à leurs patients.
Cependant, malgré le travail acharné et la détermination des différents acteurs, ce processus peut mettre plusieurs années à aboutir. Plusieurs phases sont en effet nécessaires avant la mise sur le marché du traitement, notamment :
- Phase exploratoire: évaluation de milliers de composés de vaccin potentiels pour obtenir une présélection, puis analyse de la réponse immunitaire
- Phase pré-clinique: analyse en laboratoire visant à identifier les antigènes concernés afin d’aboutir à un concept, puis à l’élaboration d’un vaccin
- Développement clinique: mise à l’essai du vaccin sur des groupes test présentant des caractéristiques variées
- Examen réglementaire et homologation: vérification de l’innocuité du vaccin et de sa conformité vis-à-vis des réglementations sanitaires en vigueur
- Production et contrôle qualité: mise au point du médicament en préparation d’une distribution de masse
Chacune de ces étapes est essentielle pour garantir l’efficacité et l’innocuité du vaccin, et s’assurer que les effets secondaires potentiels sont bien compris et que le vaccin peut être produit sur une base régulière jusqu’à ce que la maladie ne représente plus une menace importante.
Par le passé, la complexité, le coût et les réglementations associés à chacune de ces étapes ralentissait considérablement le processus de réponse aux problématiques de santé émergentes. Aujourd’hui, grâce aux avancées des technologies liées à l’intelligence artificielle, nous avons la possibilité d’accélérer ce processus afin de déployer beaucoup plus rapidement les traitements sur le terrain.
En quoi l’intelligence artificielle peut-elle améliorer ce processus ?
Bien que l’on ne puisse s’attendre à un succès immédiat et miraculeux lorsqu’il est question d’un sujet aussi complexe que la mise au point d’un vaccin, nous pouvons aujourd’hui agir pour minimiser certains blocages et contraintes qui entravaient auparavant le processus. Les avancées actuelles en matière d’automatisation de l’analyse des données et d’amélioration de la visualisation des éléments de chaque étape de la phase de découverte peuvent accroître l’efficacité du processus, afin d’accélérer la mise au point des vaccins et de rationaliser les diverses opérations pour renforcer la capacité de production.
Découvrez ci-dessous quel rôle peut jouer l’IA à chacune des étapes du processus de développement de vaccins :
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Phase exploratoire/pré-clinique
Les phases initiales de découverte de médicaments impliquent souvent un processus de filtrage, visant à restreindre la liste des candidats potentiels au vaccin sur la base des études précédemment réalisées et des traitements existants. Les chercheurs peuvent faire appel à l’intelligence artificielle pour traiter de volumineuses bibliothèques de données (notamment pour l’analyse des propriétés de milliers de composés pharmaceutiques) et ce avec une précision bien plus élevée qu’un traitement manuel, en vue d’effectuer une présélection des candidats pertinents. L’IA peut également être utilisée lors de ces étapes pour effectuer un séquençage ADN basé sur des données humaines complexes, ce qui permet aux cliniciens de mener des tests de compatibilité génétique et de réponse immunitaire.
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Développement et essais cliniques
Une fois les composés adéquats identifiés, le processus se poursuit par des tests sur l’homme. Chaque patient réagit différemment à un traitement donné, en fonction de facteurs tels que l’âge et les antécédents médicaux. Ces tests doivent être suffisamment exhaustifs pour couvrir les cas particuliers, où le patient souffre d’effets indésirables dus au traitement.
En enrichissant des algorithmes de « deep learning » (apprentissage profond), les chercheurs peuvent réaliser ces tests à une échelle inédite, avant même d’administrer physiquement le vaccin candidat aux patients test. Ces algorithmes peuvent être utilisés pour identifier et échantillonner les anticorps nécessaires pour lutter contre ces maladies infectieuses, avec des améliorations importantes en termes de rapidité et de coût. Il est ensuite possible d’utiliser des outils évolués d’analyse et de visualisation des données issues de la réponse humaine aux vaccins potentiels pour accélérer les tests, permettant une analyse plus complexe et des taux d’erreur plus faibles.
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Production et contrôle qualité
Une fois l’approbation réglementaire obtenue pour le vaccin, la course commence pour la mise au point et la distribution du médicament au sein d’un vaste réseau d’hôpitaux et de cliniques. Les implications opérationnelles sont nombreuses pour les fabricants de ces produits thérapeutiques, exigeant une prise de décision rapide sur des facteurs tels que la capacité de production, la qualité du produit et l’optimisation des solutions d’emballage.
En associant intelligence artificielle et technologies de capteur, les fabricants peuvent mettre à profit les données granulaires à leur disposition pour améliorer l’efficacité de leur chaîne logistique. Cela permet d’ajuster au mieux l’offre et la demande dans les processus de production, tout en minimisant les risques de gaspillage lors de la distribution.
Des traitements plus rapides en temps de crise
Une épidémie d’origine virale peut engendrer des problématiques inédites pour les acteurs du domaine de la santé publique, qu’il s’agisse des décideurs politiques, des autorités sanitaires, des cliniciens ou des fabricants. Alors que les premiers doivent engager rapidement les actions nécessaires pour tester les populations et mettre en place les mesures de confinement adéquates au niveau des foyers (clusters) identifiés, les derniers subissent souvent une forte pression pour délivrer aussi rapidement que possible un traitement contre la maladie. Améliorer l’efficacité du processus de développement de vaccin peut véritablement faire la différence dans le traitement des cas identifiés, soulageant la pression subie par les infrastructures de santé et contribuant à améliorer les taux de guérison.
Les capacités offertes par l’intelligence artificielle permettent aux acteurs du processus de développement d’agir plus rapidement sous la pression. Les techniques telles que le « deep learning » et la visualisation avancée des données permettent aux chercheurs de s’appuyer sur le corpus de recherche existant pour faciliter l’identification et la mise au point de traitements viables pour les nouveaux virus. L’utilité de l’IA s’étend également à la production et à la distribution, domaines dans lesquels les fabricants jouent un rôle majeur pour la mise sur le marché rapide des traitements, généralement dans des conditions de grande incertitude.
Pour en savoir plus sur le rôle de l’IA dans le domaine de la production pharmaceutique, n’hésitez pas à nous contacter et à visiter la page Sciences de la vie de notre site Web.
