D’après les estimations de l’OMS, à l’échelle mondiale, environ 500 000 décès sont attribuables à la consommation de drogues en 2017. Plus de 70 % de ces décès sont liés aux opioïdes, la cause étant une surdose dans plus de 30 % de ces cas. Dans l’espoir de soulager la dépendance aux opioïdes, des chercheurs de l'école de médecine Icahn de Mount Sinai compte utiliser l’intelligence artificielle pour mettre au point des médicaments inhibant cette addiction.
De quelle façon un médicament peut-il réduire l’addiction ?
Selon des études précliniques, bloquer les récepteurs kappa opioïdes pourrait être une méthode pharmacologique prometteuse pour traiter la dépendance aux opioïdes. Les récepteurs kappa sont connus pour leur rôle dans la médiation des récompenses cérébrales. Après une exposition prolongée aux opioïdes, le cerveau développe une tolérance et a besoin de doses plus élevées pour obtenir les mêmes récompenses.
Des études sur des modèles d’animaux ont montré que bloquer l’activité de ces récepteurs réduisait le besoin de consommer des drogues pendant la période de sevrage. Cependant, la création de médicaments capables de bloquer ces récepteurs peut être un processus long et coûteux. C’est pourquoi, le laboratoire de recherche compte alors utiliser la rapidité de calcul de l’intelligence artificielle pour optimiser ce processus.
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Par quel moyen l’IA va-t-elle aider à la création d’un traitement ?
Grâce à sa capacité à traiter de grandes quantités d’informations rapidement, l’intelligence artificielle pourrait aider à la découverte de nouveaux médicaments en utilisant des bases de données chimiques. Sachant cela, l’équipe a utilisé un algorithme de reinforcement learning pour générer des composés chimiques qui pourraient bloquer le récepteur kappa-opioïde. En se basant sur les informations existantes, plusieurs composés prometteurs ont été identifiés. Ces derniers sont actuellement en cours de synthèse pour tester leur efficacité et leur sécurité sur des modèles d’animaux.
Les performances de l’intelligence artificielle permettent d’automatiser et de faciliter des processus à l’origine long et coûteux pour l’Homme. Grâce à ces avancées, la création de médicaments se voit simplifiée. Si bien que des entreprises comme BioNTech se penchent sur le potentiel de la Data Science. Dans tous les cas, si cet article vous a plu, et si la Data Science vous intéresse ou si vous envisagez une carrière dedans, n’hésitez pas à découvrir nos offres de formations et nos autres articles sur DataScientest.
Source : biophysics.org
