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Quelles technologies pour aider à la mise au point des candidats médicaments 



Utilisées dès les premières phases de développement des médicaments, les nouvelles technologies s’invitent dans l’industrie pharmaceutique afin d’économiser temps et argent. mind Health fait un tour d’horizon des différentes approches numériques adoptées pour la découverte de candidats médicaments.

Un à trois milliards de dollars, c’est selon les études le coût de la R&D pour mettre sur le marché un médicament. Cela comprend notamment les phases de découverte de candidats médicaments et celles des essais cliniques. Pour les premières, le Leem rappelle que pour “10 000 molécules criblées”, “dix feront l’objet d’un dépôt de brevet et une parviendra à passer toutes les étapes de tests et d’essais cliniques pour devenir un médicament”. Devant un tel nombre de candidats médicaments et afin de limiter les dépenses et limiter le temps de travail, de nombreux logiciels ont été mis au point pour faciliter la tâche aux équipes de recherche. Leurs technologies et modes de fonctionnement diffèrent. 

Modèles de prédiction, analyses de structures 3D...

Chez Owkin, l’approche consiste à appliquer la blockchain et le machine learning (plus précisément l’apprentissage fédéré). La start-up franco-américaine a été sélectionnée dans le cadre du projet européen Melloddy, financé à plus de 18 M€ et visant à développer une plateforme pour créer des modèles plus précis dans la prédiction des composés susceptibles d’être retenus dans les dernières étapes de la découverte et du développement de médicaments. Melloddy se base sur la plateforme Substra d’Owkin : &

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