Isomorphic Labs affiche l’ambition de concevoir des médicaments par IA et prépare les premières étapes précliniques. Mais le développement reste soumis à un taux d’échec de 90 % et à des réserves d’experts. Pendant que la filiale de DeepMind affine ses outils, OpenAI et Anthropic avancent aussi leurs pions dans la découverte de médicaments.
Des échecs fréquents et des réserves scientifiques persistent
Aucun médicament conçu par IA n’a obtenu l’aval de la FDA ni bouclé les essais cliniques, et environ 90 % des candidats échouent. Des revers touchent déjà des acteurs spécialisés, avec des molécules très médiatisées restées en Phase 1. Des voix appellent à la prudence : Emilia Javorsky rappelle que l’IA performe sur des tâches régies par des règles ou riches en données, contrairement à la biologie, et critique les promesses trop rapides. Pour Lennard Lee, l’IA aide à prévoir des propriétés moléculaires et à concevoir, mais le « test ultime » reste la confrontation à la réalité biologique. Charlotte Deane souligne la difficulté à modéliser des protéines à structure fluide et la longueur du processus nécessaire pour prouver l’efficacité d’un traitement.
OpenAI et Anthropic avancent leurs outils et leurs partenariats
OpenAI a présenté GPT‑Rosalind en avril pour réduire le délai entre découverte et approbation, tout en nouant des partenariats avec Novo Nordisk et Moderna puis en acquérant en octobre Orchestra Bio. Anthropic prépare une introduction en bourse, revendique six partenariats dans les sciences de la vie pour déployer l’IA sur tout le cycle de développement et accélérer les essais, et vise des essais humains dès fin 2028 pour ses propres programmes, dont des formes rares de dystrophie musculaire pédiatrique. Dario Amodei estime que l’IA pourrait guérir la plupart des grandes maladies en cinq à dix ans, dit avoir survécu à un cancer précoce et juge que seuls des progrès concrets permettront de répondre au scepticisme et aux coûts de l’IA.
Isomorphic Labs veut prédire les interactions moléculaires à grande échelle
Isomorphic prévoit d’exploiter ses modèles et ses capacités de calcul pour anticiper l’interaction d’une molécule avec l’ensemble des autres molécules du corps, un scénario jugé trop coûteux à tester manuellement. En février, l’entreprise a dévoilé un moteur de conception présenté comme une amélioration d’AlphaFold, avec l’intention de calibrer des molécules pour administrer la dose minimale et éviter des complications liées à des concentrations sanguines élevées. L’objectif affiché est d’atteindre une précision telle que la phase de conception ne requière même plus l’entrée au laboratoire. Les programmes internes visent des traitements de rupture en oncologie, pour des maladies immunitaires et inflammatoires. Le succès d’AlphaFold est présenté comme un avantage précoce pour l’entreprise.
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Partenariats, préclinique et équipe à Boston, mais calendrier prudent
Isomorphic a noué des collaborations avec Novartis, Johnson & Johnson et Eli Lilly. Selon Max Jaderberg, le moteur de conception offre désormais une base pour des tests précliniques et les essais humains ne seraient « pas si éloignés ». Il n’a toutefois pas fourni de calendrier, déjà repoussé, tout en indiquant ne pas avoir enregistré de nouveaux retards et avoir bâti, au cours de l’année écoulée, une équipe de développement clinique à Boston en préparation des étapes à venir.
Des promesses audacieuses face à un parcours intrinsèquement long
Le développement d’un médicament implique des cycles d’essais‑erreurs, des retours fréquents à la planche à dessin, peu de candidats testés chez l’animal, et, après des années, une minorité engagée en clinique. Le processus peut dépasser la décennie, et même les chercheurs chevronnés n’amènent souvent qu’un ou deux médicaments jusqu’aux patients, quand beaucoup n’y parviennent pas. Jaderberg attribue une part de l’échec aux contraintes de financement poussant les biotechs vers des molécules imparfaites et aux effets hors cible, mais pointe surtout une compréhension incomplète de la biologie. Il appelle à construire un modèle biologique mécaniste et affirme travailler dans ce sens. Isomorphic, spin‑off de DeepMind lancée par Demis Hassabis, revendique l’héritage d’AlphaFold, présenté comme ayant valu un prix Nobel, pour soutenir cette ambition.
Le parcours de Jaderberg et sa ligne directrice
Président d’Isomorphic Labs depuis janvier, Max Jaderberg gère les opérations sous la houlette de Demis Hassabis. Diplômé d’Oxford et membre de l’équipe fondatrice, il avait été recruté chez DeepMind après que Hassabis a racheté sa startup de vision par ordinateur lancée pendant ses études. Il dit voir les percées internes passer d’un rythme mensuel à hebdomadaire sur trois ans et affirme qu’à cinq ans tous les médicaments seront conçus par IA, tout en revendiquant une orientation accrue des meilleurs chercheurs vers l’impact. La mission qu’il formule pour Isomorphic vise des médicaments susceptibles de guérir le cancer et d’éradiquer des maladies. L’entreprise s’appuie sur une équipe de chercheurs basée à Londres.
