Cellarity, société biotechnologique basée à Somerville (Massachusetts), a annoncé la publication d’un article majeur dans Nature Communications, mettant en lumière les capacités de sa plateforme innovante intégrant l’intelligence artificielle (IA) et les approches multi-omiques pour prédire et caractériser les lésions hépatiques induites par les médicaments (DILI). Ce défi majeur en sécurité des médicaments, souvent détecté trop tardivement chez l’humain, cause des échecs d’essais cliniques et parfois des retraits de produits du marché. Les modèles animaux échouent à identifier jusqu’à la moitié des molécules associées à la DILI, soulignant la nécessité de nouveaux outils plus fiables. Pour relever ce défi, Cellarity a conçu ToxPredictor, un modèle d’IA intégré qui analyse les données de toxicogénomique pour prédire les risques de DILI liés à la dose. Le cœur de ce cadre repose sur DILImap, une bibliothèque transcriptomique basée sur des hépatocytes humains primaires, qui répertorie les signatures génétiques de 300 composés liés à la DILI à différentes concentrations. DILImap constitue actuellement le plus grand ensemble de données toxicogénomiques disponible pour la modélisation de la DILI, un progrès significatif dans le contexte d’un effort réglementaire visant à réduire la dépendance aux modèles animaux. L’évaluation du cadre, menée de manière aveugle, a démontré une sensibilité de 88 % à une spécificité de 100 %, surpassant plus de 20 modèles précliniques standards. Le modèle a également identifié plusieurs échecs de sécurité en phase 3, passés inaperçus dans les études animales. Parul Doshi, directrice des données de Cellarity, souligne que ToxPredictor représente une avancée fondamentale en toxicologie prédictive, offrant des insights profonds sur les mécanismes de toxicité hépatique, améliorant ainsi la sécurité des patients, l’efficacité du développement de médicaments et la réduction des coûts. Contrairement aux tests classiques à un seul point d’analyse, y compris les modèles 3D, la transcriptomique fournit une résolution plus fine des voies moléculaires complexes. Le modèle est capable de détecter divers mécanismes de DILI — dysfonction mitochondriale, stress oxydatif, activation immunitaire, modifications métaboliques — souvent ignorés par les méthodes conventionnelles. En comparaison directe, ToxPredictor a identifié des risques non cytotoxiques qui échappaient aux assays 3D. En parallèle, Cellarity a rendu accessible gratuitement le modèle ToxPredictor et ses données de validation via le site www.dilimap.org, ouvrant la voie à une collaboration mondiale pour réduire les risques liés aux candidats médicamenteux et transformer les évaluations de sécurité. Fondée en 2019 par Flagship Pioneering, Cellarity développe une approche révolutionnaire de la découverte de médicaments basée sur la correction du « état cellulaire » afin de traiter des maladies complexes. Sa plateforme utilise la transcriptomique avancée et l’IA dynamique pour concevoir des thérapies orales capables de réguler précisément les mécanismes génétiques afin de restaurer la fonction cellulaire normale. Son composé phare, CLY-124, cible la maladie de la drépanocytose via un mécanisme innovant de basculement des globines, et est actuellement évalué dans une étude clinique de phase 1. D’autres candidats sont en développement pour des indications en hématologie et immunologie, tandis qu’une collaboration active avec Novo Nordisk vise la stéato-hépatite associée à une dysfonction métabolique (MASH). Pour plus d’informations, consulter www.cellarity.com.