L’IA a-t-elle trouvé un traitement pour l’X fragile
Le nouveau financement d’une plateforme de prédiction clinique basée sur l’IA laisse entrevoir un avenir pharmaceutique rationalisé.
La découverte et l’essai de médicaments sont généralement un processus long et fastidieux. Et si l’IA pouvait l’accélérer considérablement ?
C'est la prémisse de Quris, une société d 'intelligence artificielle qui espère perturber le domaine pharmaceutique. La société vient d’annoncer la clôture finale d’un financement de démarrage de 28 millions de dollars pour soutenir sa plateforme de prédiction clinique. La plateforme a été lancée l’année dernière et a fait des progrès rapides : Quris prépare un médicament qui traite le syndrome de l’X fragile (FXS), une cause fréquente de troubles du spectre autistique, pour des essais cliniques en 2022.
Selon une déclaration de la société à propos du médicament :
L’énorme potentiel de notre plateforme pour réduire les risques et réduire considérablement le temps de développement des médicaments est mis en évidence par notre préparation pour les essais cliniques de notre premier médicament développé avec notre plateforme de prédiction clinique Bio-AI ciblant le syndrome de l’X fragile. Le syndrome de l’X fragile (marché de 200 millions de dollars) est la cause héréditaire la plus fréquente d’autisme et de déficiences intellectuelles dans le monde entier et, à ce jour, les médicaments des grandes sociétés pharmaceutiques ont échoué à plusieurs reprises dans les essais cliniques. Novartis et Roche ont essayé et échoué à développer un médicament pour l’X fragile. Notre médicament est basé sur plusieurs publications de premier plan évaluées par des pairs, et c’est le seul médicament qui s’attaque à la cause profonde de la maladie et qui a le potentiel même de guérir la maladie dans son ensemble.
Le financement de Quris est dirigé par Welltech Ventures avec la participation d'iAngels, de GlenRock Capital et d' autres. Les investisseurs ont été désireux de surfer sur la vague de l’IA dans les eaux lucratives des tendances pharmaceutiques de nouvelle génération. Les investissements dans la découverte et l’essai de médicaments par l’IA ont quadruplé l’année dernière.
« Nous cherchons à soutenir les leaders qui définissent l’avenir des soins de santé. En tant qu'investisseurs de la première heure dans le domaine de l'industrie pharmaceutique et de la santé numérique, nous avons vu à quel point des capacités multidisciplinaires, combinant l'IA et la biotechnologie, sont nécessaires pour pénétrer ces industries très complexes et compétitives », a déclaré Shelly Hod Moyal, associée directrice d'iAngels. « C’est exactement la raison pour laquelle nous avons investi dans Quris ; la première plateforme de prédiction clinique d’IA qui simule des essais cliniques en exploitant un système breveté d’organe sur puce grâce à l’utilisation de tissus dérivés de cellules souches et d’IA. La plateforme est capable de simuler la réaction d'un corps humain réel aux médicaments sans l'étape opportune et imprécise des tests sur les animaux, ce qui a le potentiel de révolutionner l'ensemble de l'industrie pharmaceutique.
Le modèle de Quris consiste à utiliser des « patients sur puce » miniaturisés alimentés par l'IA pour éviter les risques et les coûts d'essais cliniques échoués et éliminer le recours aux tests sur les animaux. En partenariat avec l’Institut de recherche de la New York Stem Cell Foundation (NYSCF), Quris travaille sur une plateforme d’IA automatisée et d’autoformation qui prédit mieux l’innocuité et l’efficacité cliniques des nouveaux candidats médicaments.
« Il est maintenant temps d’exploiter la technologie pour transformer le développement de médicaments et mettre fin au cycle coûteux des essais cliniques ratés », a déclaré Isaac Bentwich, PDG de Quris. « Le soutien supplémentaire de l’investisseur aidera Quris à développer l’équipe et les partenariats nécessaires pour créer une vision claire de la prédiction de l’innocuité clinique des médicaments pour chaque patient. Grâce aux avancées technologiques à notre disposition, nous pouvons combler le fossé des prédictions cliniques.