Elix et LINC Commercialisent Mondialement le Premier Plateau de Découverte de Médicaments par IA Utilisant l'Apprentissage Fédéré sur Données de 16 Laboratoires Pharmaceutiques

Elix et LINC Commercialisent une Plateforme de Découverte de Médicaments Utilisant l'IA et l'Apprentissage Fédéré Tokyo – (Business Wire) – Elix, Inc., une entreprise spécialisée dans la découverte de médicaments par IA, dirigée par son PDG Shinya Yuki et basée à Tokyo, en partenariat avec le Life Intelligence Consortium (LINC), représenté par Yasushi Okuno et basé à Osaka, a annoncé la commercialisation mondiale d'une plateforme de découverte de médicaments par IA incorporant des modèles entraînés avec l'infrastructure d'apprentissage fédéré. Cette initiative, la première de son genre, permet aux entreprises de développer ensemble des modèles IA sans partager leurs données confidentielles. Contexte du Développement La découverte de médicaments par IA repose sur l'accès à des jeux de données de haute qualité et d'une grande taille. Cependant, les entreprises pharmaceutiques sont généralement limitées aux données propriétaires et à des bases de données publiques, souffrant ainsi d'une pénurie importante de données. Pour résoudre ce problème, Elix, en collaboration avec le Département de Bio-informatique de l'Université de Kyoto, a développé la bibliothèque kMoL, qui utilise la technologie d'apprentissage fédéré. Cette bibliothèque permet aux entreprises de s'associer pour créer des modèles IA sans révéler leurs données sensibles. Le Projet DAIIA Le développement de ces modèles d'apprentissage fédéré a été soutenu par le projet "Développement d'une IA de Découverte de Médicaments de Nouvelle Génération par Collaboration Industrie-Académie" (DAIIA), financé par l'Agence japonaise de recherche et de développement médicaux (AMED) et lancé en fiscal 2020. Ce projet visait à créer une infrastructure de soutien à la découverte de médicaments en utilisant l'IA. Il a impliqué 17 entreprises pharmaceutiques, plusieurs instituts de recherche (RIKEN, Kyoto University, Nagoya University) et environ 10 entreprises de technologie de l'information expertes en IA. Le projet s'est achevé fin mars 2025. Commercialisation et Impact À partir d'avril 2025, Elix et LINC ont entamé la commercialisation de la plateforme Elix Discovery™, qui intègre ces modèles pré-entraînés grâce à l'apprentissage fédéré. Grâce à cette plateforme, les utilisateurs peuvent immédiatement bénéficier des nouveaux modèles IA, et plusieurs entreprises pharmaceutiques ont déjà adopté la démarche. Elix Discovery™ vise à devenir la norme de facto pour la découverte de médicaments par IA au Japon, et cette initiative représente la première commercialisation mondiale d'une plateforme de ce type. Initialement, les principaux utilisateurs seront les entreprises pharmaceutiques ayant participé au DAIIA. Toutefois, au fur et à mesure que d'autres compagnies s'engagent dans cette collaboration, la base de données s'étoffera, augmentant ainsi la précision et l'utilisabilité des modèles IA pour tous. Elix a l'intention d'ouvrir activement la plateforme aux entreprises n'ayant pas été parties prenantes du DAIIA. Pour plus d'informations ou pour s'associer à l'initiative, les intéressés peuvent se rendre sur le site web d'Elix. Évaluation Profesionnelle Yasushi Okuno, Ph.D., Directeur Représentatif de LINC ; Professeur, Département de Bio-informatique, Faculté de Médecine de l'Université de Kyoto ; Directeur de Division, Centre de Calcul Scientifique, RIKEN ; et Co-Responsable du Projet DAIIA : Je tiens à remercier chaleureusement AMED et toutes les entreprises pharmaceutiques qui nous ont soutenus lors de la commercialisation du projet AMED. La signification de cette commercialisation réside dans l'utilisation directe par les entreprises pharmaceutiques, contribuant ainsi à la découverte de médicaments dans la pratique. De plus, les données continues seront partagées au sein de l'industrie via l'apprentissage fédéré, visant à développer des IA de haute précision. Malgré une industrie où les profits individuels des entreprises prédominent, ce geste de partage de données pour le bien des patients et le développement d'une IA performante est extrêmement significatif et une source de grande fierté. Je souhaite sincèrement que ce projet devienne un pilier du renforcement des capacités de découverte de médicaments au Japon et, enfin, concoure à la santé des patients du monde entier. Teruki Honma, Ph.D., Directeur d'Équipe, Recherche de Conception Moléculaire Contrôlée, Centre de Recherche sur la Dynamique des Systèmes Biologiques, RIKEN ; et Responsable de la Recherche et du Développement du Projet DAIIA : Nous sommes ravis que les modèles IA de prédiction sur-cible/hors-cible, de prédiction ADMET et de génération moléculaire issus du projet DAIIA soient maintenant commercialisés par LINC et Elix. Ces IA de prédiction ont été formées sur des données de structure chimique fournies par les entreprises pharmaceutiques, couvrant plus d'un million de composés et plus de 10 millions de points de données, ce qui est sans précédent à l'échelle mondiale. Cette formation a été rendue possible grâce à un système dédié capable d'un apprentissage fédéré stable, permettant un développement collaboratif de modèles tout en préservant la confidentialité. Concernant l'IA générative, nous prévoyons d'étendre ChemTS et d'incorporer des fonctions avancées comme DyRAMO, facilitant l'optimisation multi-objectif efficace. Cela rendra possible la création de nouveaux composés et leur évaluation avec une précision et une rapidité jamais vues. Les mises à jour continues sont essentielles pour tirer parti des technologies d'apprentissage fédéré et d'IA générative. Je m'attends à ce que les réalisations du DAIIA continuent d'évoluer, livrées sous forme de logiciels à long terme pour les entreprises pharmaceutiques, contribuant ainsi grandement à l'accélération et à l'innovation des recherches en découverte de médicaments. Shinya Yuki, Ph.D., Co-Fondateur et PDG, Elix : La pénurie de données reste l'un des plus grands défis de la découverte de médicaments par IA. En co-développant la technologie d'apprentissage fédéré kMoL avec le Département de Bio-informatique de l'Université de Kyoto, nous avons créé un système permettant de tirer profit des données détenues par 16 entreprises pharmaceutiques tout en assurant la confidentialité. La commercialisation des modèles de prédiction que nous avons construits et leur déploiement sur une plateforme de découverte de médicaments par IA est une première mondiale. Cette réalisation n'a été possible que grâce à la collaboration étroite entre les entreprises pharmaceutiques, l'académie, AMED, LINC et les entreprises de l'IA/IT engagées dans le projet. Elle représente une étape importante qui pousse l'usage de l'IA dans l'industrie pharmaceutique à un nouveau niveau. Je suis convaincu que cela positionnera Elix Discovery™ comme la plateforme de découverte de médicaments par IA de référence. Cette initiative fondée sur l'apprentissage fédéré n'est que le point de départ d'un progrès continu. En encourageant encore davantage la participation et la contribution de données des entreprises pharmaceutiques, nous avons l'ambition d'élargir et de renforcer cet effort, afin de mieux servir l'industrie pharmaceutique dans son ensemble et, en définitive, les patients. À propos de LINC Le Life Intelligence Consortium (LINC) vise à promouvoir et à mettre en œuvre des applications de l'IA, du big data, de l'IoT et des technologies connexes dans le domaine des sciences de la vie. Il favorise ainsi le développement de ces disciplines, la formation de cadres qualifiés, la transformation numérique et la croissance économique. Plus d'informations sont disponibles sur le site web de LINC. À propos d'Elix Elix est une entreprise de découverte de médicaments par IA avec une mission claire : "Repenser la découverte de médicaments". Via sa plateforme phare, Elix Discovery™, et en proposant des prestations de conseil collaboratif, elle travaille avec des acteurs majeurs de l'industrie pharmaceutique et des start-ups biotechnologiques pour réduire les coûts et les délais exorbitants liés à la découverte de médicaments, tout en augmentant le taux de réussite. Elix réussit ces objectifs grâce à son approche unique mêlant ingénierie IA et expertise en chimie médicinale, lui permettant de rester à la pointe des progrès dans ces deux domaines. Pour en savoir plus, consultez le site web d'Elix. Conclusion La plateforme Elix Discovery™, intégrant des modèles IA formés via l'apprentissage fédéré, marque une avancée majeure dans le domaine de la découverte de médicaments. Elle offre une solution innovante à la pénurie de données tout en garantissant la confidentialité, ce qui devrait considérablement accélérer les recherches et améliorer les performances de l'IA. Grâce au soutien d'AMED et à la collaboration intense entre l'industrie, l'académie et les experts en IA, cette initiative se positionne comme un modèle à suivre pour l'avenir de la découverte de médicaments. Les professionnels de l'industrie s'accordent à dire qu'elle pourrait jouer un rôle crucial dans l'évolution des compétences de découverte de médicaments au Japon et dans le monde entier.