Qu’est-ce qui se cache derrière les frontières de la recherche et développement en biotechnologie et intelligence artificielle? L’année dernière, Salesforce a lancé un projet nommé ProGen, marquant une avancée significative dans la conception de protéines grâce à l’intelligence artificielle générative. Cette initiative pourrait, selon les chercheurs, révolutionner la découverte de traitements médicaux, en promettant une efficacité et une rentabilité surpassant les méthodes traditionnelles.
Malgré la publication de recherches prometteuses dans Nature Biotech, où il est démontré que l’IA est capable de créer des structures protéiques artificielles en 3D, pourquoi ProGen n’a-t-il pas eu l’impact escompté sur le marché? Une situation qui a changé avec l’arrivée de Profluent.
Qu’est-ce que Profluent et pourquoi pourrait-il changer la donne dans le développement des médicaments? Fondée par Ali Madani, un des chercheurs derrière ProGen, cette nouvelle entité aspire à transformer la technologie de génération de protéines de laboratoire pour la mettre à la disposition des entreprises pharmaceutiques, inversant ainsi le paradigme du développement des médicaments.
« Profluent vise à personnaliser le traitement médical grâce à l’IA. »
Comment une telle ambition pourrait-elle se concrétiser? Madani tire un parallèle entre le langage naturel et celui des protéines, envisageant ces dernières comme des mots dans un paragraphe, pouvant être générées par une IA pour prédire des protéines aux fonctions inédites. Mais au-delà de cette ambition, quels sont les véritables défis et opportunités associés à cette démarche?
Profluent ne se limite pas à modifier des protéines existantes ; l’entreprise aspire à révolutionner l’édition génétique. Madani et son co-fondateur, Alexander Meeske, proposent une approche qui optimise simultanément plusieurs attributs pour des solutions thérapeutiques sur mesure. Mais face à une concurrence qui ne dort pas, comment Profluent compte-t-elle se démarquer?
Autres entreprises et groupes de recherche, comme Nvidia, Meta et DeepMind, ont déjà montré comment l’IA générative pouvait être mise à profit pour prédire des structures protéiques. Dans ce contexte concurrentiel, quelle est la stratégie de Profluent pour apporter des solutions novatrices en médecine génétique?
Par son approche, Profluent espère réduire drastiquement le temps et le capital habituellement requis pour développer de nouveaux traitements. Cependant, au-delà des promesses, quelle est la réalité tangible des progrès de Profluent et quelle place cette entreprise espère-t-elle prendre dans l’avenir de la biotechnologie et de la pharmacologie?
Profluent se prépare à l’avenir, en affinant ses modèles IA et en cherchant activement des partenariats. Mais dans un domaine où les découvertes accidentelles ont parfois joué un rôle clé, l’entreprise pourra-t-elle vraiment passer d’une découverte accidentelle à une conception intentionnelle, et transformer ainsi notre approche des solutions biologiques les plus pressantes de l’humanité?
Source : Techcrunch
