Insilico réalise des économies de 99 % dans la découverte de candidats médicaments grâce à AWS

Le processus de développement de médicaments est à la fois urgent et laborieux. En 2010, il fallait en moyenne 4,5 ans et un coût moyen de 674 millions USD pour faire passer un seul médicament de l'hypothèse cible à la validation du candidat, et ces chiffres n'ont cessé d'augmenter au cours de la dernière décennie. Chaque étape présente des défis uniques qui nécessitent une expertise spécialisée, ce qui résulte parfois en un processus fragmenté et inefficace.

Pour aider les entreprises biopharmaceutiques et biotechnologiques à rationaliser et à accélérer leurs pipelines de découverte et de développement de médicaments, Insilico Medicine a développé une suite robuste d'outils alimentés par le machine learning (ML) pour faciliter l'identification des cibles, la conception des molécules et l'optimisation des pistes.

Le moteur de découverte de médicaments d'Insilico, créé sur Amazon Web Services (AWS), est un élément central du portefeuille de la société. Le moteur utilise des millions d'échantillons de données et de multiples types de données pour découvrir des biomarqueurs de maladies, identifier les cibles les plus prometteuses et concevoir de nouveaux modulateurs à petites molécules spécifiques à la cible. Insilico superpose des capacités avancées d'intelligence artificielle et de ML pour effectuer ces analyses et soutenir toutes les étapes du processus de recherche et de développement pharmaceutique.

Insilico développe des outils de ML largement accessibles à l'industrie pharmaceutique par le biais de sa suite de plateformes de logiciels en tant que service (SaaS), notamment PandaOmics pour l'identification accélérée de cibles médicamenteuses prometteuses et Chemistry42, qui exploite les données expérimentales, les algorithmes de ML et les méthodes basées sur la physique pour concevoir et optimiser de nouveaux composés. L'entreprise a validé ces plateformes avec ses propres pipelines de médicaments internes pour démontrer des économies concrètes de coûts et de temps.

« En utilisant nos plateformes PandaOmics et Chemistry42 créées sur AWS, nous avons pu faire passer un candidat médicament contre la fibrose de la découverte de la cible à la validation du composé en moins de 18 mois pour seulement 2,6 millions USD », déclare Petrina Kamya, Ph.D., directrice du développement commercial mondial d'Insilico pour Chemistry42.

En raison des volumes de données expérimentales et méthodiques traitées par les plateformes d'Insilico, leurs besoins en unités de traitement graphique (GPU) sont extrêmement élevés. L'entreprise s'est tournée vers AWS pour trouver la flexibilité et la capacité de mise à l'échelle dont elle avait besoin, disponibles à la demande. PandaOmics et Chemistry42 s'exécutent tous deux sur Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2), un service Web qui fournit une capacité de calcul sécurisée et redimensionnable dans le cloud.

« AWS nous donne accès à la puissance de calcul dont nous avons besoin », déclare Qingsong Zhu, Ph.D., directeur de l'exploitation d'Insilico. « En tant que start-up, il a été essentiel pour nous d'avoir accès à des serveurs puissants sans avoir à maintenir nous-mêmes d'énormes clusters de calcul sur site. »

Basée à Hong Kong, Insilico compte plus de 150 collaborateurs dans le monde entier. Par conséquent, l'architecture de la plateforme devait être évolutive et facilement accessible. Insilico y est parvenu en hébergeant les données pertinentes dans le cloud à l'aide d'Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un service de stockage d'objets. « Bien que nous soyons une start-up, nous avons une équipe internationale et AWS nous permet de coordonner notre équipe à l'échelle mondiale sans nous soucier de l'emplacement de nos serveurs », déclare Dr Zhu.

« L'utilisation d'AWS nous a permis d'augmenter facilement notre activité et de simplifier la collaboration transfrontalière », ajoute Dr Kamya. Cet élément de collaboration s'est avéré particulièrement utile pour le projet COVID-19 de l'entreprise, qui consistait à concevoir des composés principaux destinés à traiter le SARS-CoV-2. Ces composés sont maintenant sur le point de faire l'objet d'études qui permettraient à Insilico de soumettre une demande de nouveau médicament de recherche (IND) aux États-Unis. L'agence fédérale américaine des produits alimentaires et médicamenteux (FDA).

Chaque plateforme d'Insilico accélère une partie spécifique du processus de développement des médicaments, mais lorsqu'elles sont interconnectées, elles peuvent faire gagner du temps supplémentaire en éliminant les goulots d'étranglement. La facilité d'utilisation des plateformes démocratise l'accès à la bioinformatique sophistiquée, ce qui simplifie l'utilisation des mêmes outils par différentes parties et la coordination des analyses.

« Si vous êtes biologiste, vous ne devriez pas avoir peur de faire de la bioinformatique. Si vous êtes chimiste, vous ne devriez pas avoir peur d'utiliser des outils informatiques », déclare Dr Kamya. « Il était important pour nous, chez Insilico, de créer une plateforme simple et facile à utiliser, produisant des résultats fiables quel que soit le contexte scientifique. Nous voulons démocratiser l'utilisation de l'IA pour la découverte de médicaments et accroître l'interopérabilité entre les différents départements de l'industrie pharmaceutique. »

À l'avenir, Insilico Medicine prévoit de s'impliquer davantage dans les dernières étapes du processus de recherche et de développement de médicaments. L'entreprise a l'intention d'intégrer encore plus d'outils AWS pour permettre la croissance et maximiser le potentiel de l'IA pour révolutionner l'industrie pharmaceutique.

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