La société biopharmaceutique ProteinQure annonce avoir mis au point un traitement contre le cancer du sein grâce à leur plateforme ProteinStudio, utilisant des simulations moléculaires grâce au machine learning.
Un traitement contre le cancer du sein ?
Face au cancer, l’un des principaux traitements est la chimiothérapie. Cette pratique est vue comme une solution radicale, car elle ne distingue pas les cellules infectées des cellules saines. En somme, beaucoup de dégâts inutiles.
Souhaitant trouver une solution plus douce, ProteinQure a mis au point un médicament prometteur, PQ-001. Son potentiel s’articule autour d’une protéine, la sortiline ou SORT1, présente à la surface de certaines cellules infectées par le cancer du sein.
Cette protéine agit comme une porte d’entrée dans la cellule. Certaines formes de cancer agressif, comme le cancer du sein triple négatif (CSTN), présentent un grand nombre de ces portes. Reconnaissant la prévalence de ces portes cellulaires dans le cancer du sein triple négatif, ProteinQure a innové en concevant un médicament » intelligent « . Ce médicament « intelligent » est comme une clé spécialement conçue pour cibler et déverrouiller la porte SORT1.
Comment a-t-il été créé ?
Le PQ-001 a été conçu par calcul à l’aide d’une plateforme logicielle propriétaire ProteinStudio. Cette plateforme utilise des superordinateurs et des modèles de machine learning pour créer des simulations moléculaires et optimiser les molécules de protéines en fonction de diverses propriétés.
Les équipes de data scientist et data engineer ont permis l’élaboration de la plateforme ProteinStudio. Grâce à elle, le médicament PQ-001 a pu voir le jour.
Les récentes études sur des souris ont renforcé les certitudes concernant PQ-001. Lors des tests, ce médicament a considérablement ralenti la croissance des tumeurs du cancer du sein chez les animaux, sans provoquer les effets secondaires nocifs généralement associés à la chimiothérapie. Ces résultats positifs soulignent le potentiel de la data et des médicaments « intelligents » et permettent d’espérer des traitements plus efficaces et plus sûrs à l’avenir. Alors, si cet article vous a plu et que l’actualité data vous intéresse ou que vous envisagez une formation en Data Science, n’hésitez pas à découvrir nos articles ou nos offres de formations sur DataScientest.
Source : proteinqure.com
