Un partemariat pour accélérer la recherche antibiotique

Accélérer la sélection de sources potentielles d'antibiotiques grâce à l'intelligence artificielle est l'un des objectifs d'ABRoad. Ce projet est le fruit d'un partenariat entre l'entreprise InflamAlps spécialisée dans la R&D pharmaceutique et l'Idiap. Soutenu par la Fondation Ark, il vise à développer une plateforme numérique permettant la sélection de sources potentielles d'antibiotiques.

Soutenir la découverte de médicaments, déterminer les substances bioéquivalentes et identifier de nouveaux antibiotiques sont les objectifs du projet ABRoad. Cette collaboration réunit la société InflamAlps basée à Monthey et l'Idiap. Le but est de concevoir d'une interface logicielle de traitement du langage naturel. Cette interface aidera à la découverte de données biomédicales au sein de grandes bases de données textuelles scientifiques, tels que les articles et brevets, ainsi qu'au développement d'un modèle permettant la comparaison de formules chimiques dans leur context textuel. Le projet commencera cet automne.

Une recherche pharmaceutique plus efficiente

L'identification et la sélection de sources potentielles de substances antibiotiques, pouvant ensuite être validées expérimentalement, nécessite d'interpréter la littérature scientifique à grande échelle. Considérant la taille du corpus scientifique concerné, le travail est titanesque! "Comment savoir si ce que nous cherchons n'existe pas déjà ?", interroge Vincent Mutel, PDG d'InflamAlps.  Grâce aux récents progrès du traitement du langage naturel, il est désormais possible d'automatiser des parties importantes de ce processus de sélection de sources d'antibiotique. "Les enjeux sont très importants. Il s'agit d'éviter les recherches inutiles et donc d'accélérer la découverte de nouveaux antibiotiques", explique Vincent Mutel.

Une technologie transposable

En utilisant les méthodes de pointe développées spécifiquement par l'Idiap en matière d'inférence en langage naturel, le projet vise à développer une plateforme d'interprétation textuelle. Pour soutenir efficacement les recherche biomédicale, le projet doit prendre en compte les inférences des contenus qu'il analysera. "Ces dernières années, ces méthodes ont évolué de manière spectaculaire pour permettre l'interprétation de preuves textuelles à grande échelle. Avec le projet ABRoad, nous démontrerons leur valeur en augmentant le processus de découverte d'antibiotiques", poursuit Andre Freitas, responsable du groupe de recherche Reasoning & Explainable AI à Idiap. L'infrastructure logicielle développée pour le projet ABRoad est une véritable preuve de concept de l'application des méthodes contemporaines du traitement du langage naturel et donnera un véritable élan stratégique aux entreprises biomédicales en Valais, et au-delà. Le projet renforce également le positionnement du canton du Valais en tant que point central national dans le domaine du traitement du langage naturel.

Écrit en collaboration avec Frédérique Brunner, The Ark.

 

Plus d'informations

- Groupe de recherche Reasoning & Explainable AI

- Inflamalps

- Fondation The Ark