Nous entendons souvent parler de l’intelligence artificielle (IA) comme vecteur d’une rupture dans les soins de santé, au travers de systèmes qui pourraient détecter les cas à un stade précoce, accélérer le développement de médicaments et personnaliser les traitements. COVID-19 est la première pandémie mondiale dans le cadre de laquelle sont testés des systèmes d’IA à l’échelle mondiale de façon sérieuse et urgente. Dans ce face-à-face, l’IA peut-elle réellement accélérer la mise au point de nouveaux antiviraux ou vaccins contre COVID-19 ? Ou bien les mesures biotechnologiques traditionnelles vont-elles révéler que le battage autour de l’IA dépasse massivement la réalité ?
L’IA pourrait être extrêmement utile pour les premières étapes de découverte de nouveaux médicaments, et ce de deux manières : premièrement, en passant au crible des millions de composés chimiques pour trouver des médicaments potentiels dans des tests de simulation, bien plus rapidement que n’importe quel expert humain ; deuxièmement, en identifiant des cibles sur lesquelles les nouveaux médicaments peuvent s’accrocher, soit pour réduire leur impact (en rendant les gens moins malades), soit pour ralentir leur propagation parmi les gens. Pour COVID-19, DeepMind se concentre sur la deuxième voie. Connu mondialement pour ses algorithmes qui ont battu les joueurs humains au jeu de Go, à DOTA et à d’autres jeux, DeepMind travaille ausi directement sur des solutions pour la découverte de médicaments. Leur arme secrète ? AlphaFold, un système d’apprentissage en profondeur qui tente de prédire avec précision la structure des protéines lorsqu’aucune protéine similaire n’existe.
Grâce à un élan de collaboration mondiale, la Chine a publié le plan génomique du virus COVID-19 dans des bases de données en libre accès, tandis que d’autres ont mis en ligne la structure de certaines de ses protéines – soit déterminées par des expériences, soit par modélisation informatique. DeepMind fait passer ces données à un niveau supérieur en se concentrant sur quelques protéines peu étudiées mais potentiellement importantes qui pourraient devenir des cibles de médicaments ou de vaccins grâce à l’apprentissage machine.
Baidu, le “Google” et mastodonte de l’IA en Chine, utilise un algorithme pour prédire la structure d’une autre biomolécule importante, l’ARNm. L’ARNm fait la navette entre le génome et les usines à protéines, donc il faut cibler le messager de l’ARNm pour que les protéines virales ne naissent jamais. De même, l’IA pourrait un jour potentiellement prédire les épidémies et l’évolution d’un virus dans le temps, mais elle ne sera utile que si l’on a suffisamment confiance pour écouter les modèles. Diverses sociétés d’IA jouent également un rôle dans l’établissement de diagnostics efficaces en identifiant les signes COVID-19 dans les analyses médicales, ou via d’autres mesures pour soutenir les héros médicaux en première ligne et surchargés de travail.
