L’an dernier, Salesforce, célèbre principalement pour son logiciel de support de vente en nuage, a lancé un projet ambitieux nommé ProGen visant à concevoir des protéines à l’aide de l’intelligence artificielle générative.
ProGen, une ambitieuse expédition de recherche, pourrait — si commercialisée — révolutionner la découverte de traitements médicaux de manière plus économique par rapport aux méthodes traditionnelles, selon les chercheurs dans un billet de blog de janvier 2023.
Le point culminant de ProGen a été une recherche publiée dans le journal Nature Biotech, démontrant que l’IA pouvait créer avec succès les structures 3D de protéines artificielles. Cependant, au-delà de cette publication, le projet n’a pas eu beaucoup de répercussion chez Salesforce ou ailleurs — du moins, pas dans un sens commercial.
Cela a changé récemment.
Ali Madani, l’un des chercheurs responsables de ProGen, a fondé Profluent, dans l’espoir de transférer la technologie de génération de protéines du laboratoire aux entreprises pharmaceutiques. Dans une interview accordée à TechCrunch, Madani décrit la mission de Profluent comme “renverser le paradigme du développement de médicaments”, en commençant par les besoins thérapeutiques et des patients pour créer des solutions de traitement sur mesure.
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L’approche innovante de Profluent
Au sein de la division de recherche de Salesforce, Madani s’est intéressé aux parallèles entre le langage naturel et le langage des protéines. Les protéines, chaînes d’acides aminés liés entre eux que le corps utilise à diverses fins, peuvent être traitées comme des mots dans un paragraphe, a découvert Madani. En intégrant des données sur les protéines dans un modèle d’IA générative, il est possible de prédire de nouvelles protéines aux fonctions inédites.
L’avenir de la médecine génétique avec Profluent
Profluent entraîne des modèles d’IA sur d’énormes ensembles de données pour créer de nouveaux systèmes de modification génique et de production de protéines. Plutôt que de développer elle-même des traitements, la start-up prévoit de collaborer avec des partenaires externes pour produire des “médicaments génétiques” aux chemins les plus prometteurs vers l’approbation.
Madani soutient que cette approche pourrait considérablement réduire le temps et le capital généralement requis pour développer un traitement. Selon le groupe industriel PhRMA, il faut en moyenne 10 à 15 ans pour développer un nouveau médicament, du début de la découverte à l’approbation réglementaire.
Basé à Berkeley et fort de 20 employés, Profluent est soutenu par des investisseurs renommés, y compris Spark Capital, et des figures influentes comme Jeff Dean, scientifique en chef chez Google.
L’objectif de Profluent dans les prochains mois sera d’améliorer ses modèles d’IA, notamment en élargissant les ensembles de données d’entraînement, tout en se concentrant sur l’acquisition de clients et de partenaires. Face à des concurrents comme EvolutionaryScale et Basecamp Research, Profluent doit avancer rapidement pour se démarquer dans le domaine en pleine expansion de la biotechnologie générative.
