L’intelligence artificielle, pourrait-elle aider à traiter la Sclérose Latérale Amyotrophique?

En mai, l'Institut Sheffield pour les neurosciences translationnelles (Sheffield Institute for Translational Neuroscience - SITraN) et BenevolentAI ont annoncé une avancée potentiellement majeure dans le traitement de la Sclérose Latérale Amyotrophique (SLA). Découverte grâce à une combinaison d'intelligence artificielle (IA) et de données massives (« big data »), cela pourrait fournir un tout nouveau médicament permettant de lutter contre la maladie.

Selon le communiqué de presse: « Ce développement révolutionnaire en contexte de la maladie, aussi connu sous le nom de MND, « Motor Neuron Disease, MND, maladie du motoneurone », est survenu quand des scientifiques ont prouvé que le médicament candidat empêche la mort des motoneurones dans des modèles de cellules de patients. Le médicament a également retardé l'apparition de la maladie dans le modèle de référence de la SLA ».

Dr Laura Ferraiulo, qui était la codirectrice de ce projet de SITraN, nous donne plus de détails dans le Q & R légèrement édité ci-dessous.

Quels traitements pour la SLA existent actuellement?

Il existe actuellement des interventions cliniques diverses pour traiter les symptômes de la SLA, notamment la ventilation non invasive et la gastrostomie. Cependant, les traitements médicamenteux sont très rares.

Le Riluzole est en fait le seul médicament approuvé par la FDA et disponible pour les patients depuis plus de 20 ans. Un deuxième médicament, Edaravone, vient d'être approuvé par la FDA en mai 2017.

Que peut signifier ce traitement pour les personnes atteintes de SLA?

C’est encore un développement précoce, mais le composé identifié par BenevolentAI a démontré un potentiel substantiel dans les modèles cellulaires de patients SLA et dans le modèle standard de cette maladie in vivo. Pourvu que ces résultats prometteurs soient confirmés, les patients SLA pourraient avoir accès, dans les prochaines années, à un composé avec le potentiel de ralentir la progression de la maladie et, espérons-le, d'améliorer leur qualité de vie.

Comment cette percée potentielle est-elle survenue?

Le Dr Richard Mead [co-responsable du projet] et moi-même ont été contactés par BenevolentAI pour tester certaines de leurs hypothèses fondées sur l'IA dans nos modèles de la SLA. Nous avons testé quatre composés différents, deux ciblant des mécanismes que nous avions déjà identifiées comme cibles thérapeutiques potentielles et deux autres avec des cibles novatrices. Le dépistage dans les cellules de patients a donné des résultats très prometteurs pour l’une des cibles récemment identifiées. Nous avons ensuite testé ce composé dans le modèle de référence de la SLA et observé un délai significatif dans l'apparition de la maladie.

Nous essayons maintenant d'identifier le mode d'action exact de ce composé afin d'optimiser son administration et son efficacité.

Avez-vous rencontré des problèmes pour obtenir l'autorisation de travailler avec les données?

Non pas du tout. Notre collaboration avec BenevolentAI est un excellent partenariat, dans lequel des experts des deux côtés participent au processus de découverte. Les noms des composés et les cibles prévues nous ont été communiqués dès le début de la collaboration.

Quelles sont les prochaines étapes pour tester ce traitement?

Premièrement, nous travaillerons avec BenevolentAI afin de comprendre en profondeur toutes les cibles de notre composé principal et d’identifier le mode d’action exact. Ceci nous aidera à développer un médicament ayant la plus grande efficacité et les effets secondaires les plus faibles possibles. Nous optimiserons ensuite la dose et le mode d'administration du composé afin d'obtenir les meilleurs résultats possibles dès qu’on arrive au stade d’essai clinique. Ce processus d'optimisation, y-inclus des tests de validation, pourrait nécessiter jusqu'à deux ans. Une fois que nous obtiendrons une preuve de concept solide, nous pourrions faire appel aux organismes de réglementation pour initier des essais cliniques.

Quel genre de délais pourrait être raisonnable pour déterminer s’il s’agit d’une solution viable et, le cas échéant, la mettre en œuvre?

D'ici un an ou deux ans au plus, nous serons en mesure de déterminer si ce composé vaut la peine d'être poursuivi.

De nombreuses entreprises utilisent le « big data » et l'IA dans le domaine de la médecine - quelles sont les impacts notables cette évolution?

De notre point de vue, l'IA conduira à une accélération prononcée de génération d'hypothèses et de nouvelles découvertes, conduisant ainsi à une révélation plus rapide de médicaments. Les processus qui prennent maintenant des semaines, des mois voire des années ne pourraient prendre que quelques heures. Selon ce que nous pouvons prévoir, AI sera en mesure de réaliser un certain nombre de tests complexes « in silico » (par ordinateur), qui permettront non seulement de gagner un temps considérable, mais aussi de l'argent, octroyant ainsi des fonds pour de nouvelles avancées scientifiques et cliniques.

Traduction : Ligue SLA : Walter

Source : IDG Connect