Isomorphic Labs est une entreprise de biotechnologie qui applique l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique à la découverte et au développement de médicaments. Fondée en 2021 en tant que spin-out de Google DeepMind, l'entreprise vise à utiliser des modèles computationnels pour comprendre les systèmes biologiques au niveau moléculaire, réduisant ainsi le temps et les coûts associés à la recherche pharmaceutique traditionnelle. Basée à Londres, au Royaume-Uni, Isomorphic Labs opère de manière indépendante tout en maintenant des liens étroits avec son organisation mère, Alphabet Inc.
Le nom de l'entreprise dérive du concept mathématique d'isomorphisme, qui décrit une application préservant la structure entre deux ensembles. Dans le contexte de la découverte de médicaments, cela reflète l'ambition de créer une représentation numérique des processus biologiques qui reflète fidèlement leur comportement réel. En construisant des modèles prédictifs des interactions moléculaires, Isomorphic Labs cherche à identifier des candidats médicaments prometteurs et à optimiser leurs propriétés avant la synthèse physique et les tests.
Contexte et Fondation
Isomorphic Labs a été annoncé en novembre 2021 par Demis Hassabis, cofondateur et PDG de Google DeepMind. L'entreprise a été créée pour tirer parti des avancées en IA, en particulier le système de prédiction de structure protéique AlphaFold, pour des applications thérapeutiques. AlphaFold, qui avait démontré une précision remarquable dans la prédiction des structures 3D des protéines à partir de séquences d'acides aminés, a fourni un outil fondamental pour la nouvelle entreprise. Hassabis a déclaré que l'objectif était de réimaginer l'ensemble du processus de découverte de médicaments grâce à une approche axée sur l'IA.
L'entreprise a été constituée en entité juridique distincte sous Alphabet, avec un financement initial et des ressources fournis par la société mère. Sa formation a suivi des années de recherche chez Google DeepMind sur l'application des réseaux neuronaux à des problèmes biologiques, y compris des travaux sur le repliement des protéines et la dynamique moléculaire. Le spin-out a permis à l'équipe de se concentrer exclusivement sur la découverte commerciale de médicaments tout en maintenant l'accès aux recherches en cours de DeepMind.
Technologie et Approche
Isomorphic Labs utilise une gamme de techniques d'apprentissage profond, y compris des réseaux neuronaux et des modèles transformeurs, pour modéliser les structures et interactions moléculaires. La plateforme centrale intègre des données provenant de sources publiques et propriétaires, notamment des séquences génomiques, des structures protéiques et des bibliothèques chimiques. Les modèles de l'entreprise sont entraînés pour prédire les affinités de liaison, la toxicité et d'autres propriétés clés des candidats médicaments.
Un composant central est l'utilisation de réseaux résiduels et d'architectures U-Net pour le traitement des données moléculaires 3D. Ces modèles peuvent capturer les relations spatiales entre les atomes et les résidus, permettant des prédictions précises de la manière dont les petites molécules interagissent avec les cibles protéiques. L'entreprise utilise également l'IA générative pour proposer de nouvelles structures moléculaires répondant à des critères souhaités, tels qu'une haute puissance et de faibles effets hors cible.
Isomorphic Labs met l'accent sur une approche en boucle fermée, où les prédictions computationnelles sont validées par des essais expérimentaux, et les données résultantes sont réinjectées pour affiner les modèles. Ce cycle itératif vise à améliorer la précision au fil du temps et à réduire la dépendance aux essais et erreurs en laboratoire. L'entreprise collabore avec des organisations de recherche sous contrat et des institutions académiques pour mener des expériences en laboratoire humide.
Partenariats et Collaborations
En janvier 2024, Isomorphic Labs a annoncé un partenariat stratégique avec Eli Lilly and Company pour découvrir des thérapies à petites molécules pour plusieurs cibles. L'accord comprenait un paiement initial et des paiements d'étape potentiels totalisant plus d'un milliard de dollars, reflétant les attentes élevées pour la découverte de médicaments pilotée par l'IA. Selon l'accord, Isomorphic Labs utiliserait sa plateforme pour identifier des composés principaux, qu'Eli Lilly développerait et commercialiserait ensuite.
Le même mois, l'entreprise a conclu une collaboration avec Novartis pour développer des médicaments à petites molécules pour trois cibles supplémentaires. Cet accord impliquait également des paiements initiaux et d'étape substantiels. Ces partenariats ont marqué la transition d'Isomorphic Labs d'une entité axée sur la recherche à une organisation commerciale de découverte de médicaments, fournissant une validation pour sa technologie et son modèle commercial.
L'entreprise a également maintenu des collaborations continues avec Google DeepMind, en particulier autour du développement d'AlphaFold et de son successeur, AlphaFold 2. Ces outils sont utilisés en interne et partagés avec la communauté scientifique plus large via des publications et des versions open-source.
Direction et Équipe
Demis Hassabis est le fondateur et directeur général d'Isomorphic Labs, tout en conservant son rôle chez Google DeepMind. L'équipe de direction de l'entreprise comprend des experts en biologie computationnelle, en chimie médicinale et en recherche en IA. Parmi les recrutements notables figurent John Jumper, qui a dirigé le projet AlphaFold et a rejoint Isomorphic Labs en tant que chercheur scientifique, et Pushmeet Kohli, qui est devenu responsable de l'IA pour la science.
L'équipe comprend des chercheurs issus de divers horizons, y compris d'anciens universitaires d'institutions telles que l'Université de Cambridge et l'Université d'Oxford, ainsi que des vétérans de l'industrie pharmaceutique. L'entreprise a dépassé les 100 employés en 2024, avec des plans d'expansion supplémentaires.
Impact et Orientations Futures
Isomorphic Labs représente un pari significatif sur le potentiel de l'IA pour transformer la découverte de médicaments, une industrie traditionnellement caractérisée par des taux d'échec élevés et des délais de développement longs. L'approche de l'entreprise, si elle réussit, pourrait conduire à une identification plus rapide de nouvelles thérapies pour des maladies avec des besoins médicaux non satisfaits, y compris le cancer, les troubles neurologiques et les maladies génétiques rares.
Cependant, le domaine de la découverte de médicaments pilotée par l'IA est hautement compétitif, avec de nombreuses startups et entreprises établies poursuivant des objectifs similaires. Isomorphic Labs se différencie par son accès à l'infrastructure de recherche de DeepMind et à la technologie AlphaFold, ce qui fournit un avantage unique dans la conception de médicaments basée sur la structure. Les partenariats de l'entreprise avec de grandes firmes pharmaceutiques offrent une stabilité financière et une validation.
En 2024, Isomorphic Labs n'a pas encore fait progresser de candidats médicaments dans des essais cliniques, mais son pipeline devrait mûrir dans les années à venir. L'entreprise continue de publier des recherches et de développer de nouvelles méthodes, contribuant à la compréhension scientifique plus large des interactions moléculaires. Sa vision à long terme est de créer un modèle computationnel complet de la biologie humaine, permettant la conception de thérapies personnalisées adaptées à chaque patient.
Voir Aussi
- Google DeepMind
- Intelligence artificielle
- Apprentissage automatique
- Découverte de médicaments
Références
- Site officiel d'Isomorphic Labs (consulté en 2024).
- Communiqués de presse et communications aux investisseurs d'Alphabet Inc.
- Hassabis, D. (2021). Annonce d'Isomorphic Labs.
- Jumper, J. et al. (2021). Prédiction très précise de la structure des protéines avec AlphaFold. Nature.
- Communiqué de presse d'Eli Lilly and Company, janvier 2024.
- Communiqué de presse de Novartis, janvier 2024.