Show cover

Dans cet épisode, nous retraçons 60 ans d'histoire et d'innovations qui ont façonné la découverte de médicaments grâce à l'informatique et à l'intelligence artificielle. Des premières équations sur papier de Corwin Hansch et Toshio Fujita en 1964 aux découvertes récompensées par le prix Nobel de chimie en 2024, nous explorons comment les chercheurs ont appris à transformer les molécules en données exploitables par des ordinateurs. À travers les grandes étapes du docking moléculaire, de l'émergence du deep learning, des modèles génératifs et des avancées d'AlphaFold, cet épisode met en lumière la transition entre le simple tri de catalogues chimiques et la création sur mesure de nouvelles molécules à visée thérapeutique.


Sujets abordés :

  • L'origine de la relation quantitative structure-activitĂ© (QSAR) et les travaux pionniers de Hansch et Fujita en 1964.

  • Le système expert DENDRAL Ă  Stanford et les dĂ©buts du raisonnement chimique automatisĂ©.

  • La conception du Captopril et l'Ă©volution du modèle clĂ©-serrure vers l'ajustement induit (main-dans-le-gant).

  • La naissance du docking molĂ©culaire avec le logiciel DOCK Ă  l'UCSF et l'exemple des inhibiteurs de la protĂ©ase du VIH.

  • La crise de productivitĂ© de la recherche pharmaceutique illustrĂ©e par la loi d'Eroom.

  • Le tournant du deep learning : le challenge Merck Kaggle de 2012 et l'arrivĂ©e des rĂ©seaux de neurones profonds.

  • Le passage du filtrage Ă  la gĂ©nĂ©ration de novo de molĂ©cules via l'apprentissage par renforcement (AtomNet, REINVENT, ReLeaSE, GENTRL).

  • L'entrĂ©e en essais cliniques des premières molĂ©cules conçues par IA (DSP-1181) et le problème du repliement des protĂ©ines rĂ©solu par AlphaFold.

  • La conception de protĂ©ines synthĂ©tiques avec RFdiffusion et le prix Nobel de chimie 2024.

  • Le premier signal clinique significatif en Phase 2a pour une molĂ©cule identifiĂ©e par IA (le rentosertib d'Insilico Medicine).


Crédit :

Production : MedShake Studio

Animation : Anca Petre


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    • L'origine de la relation quantitative structure-activitĂ© (QSAR) et les travaux pionniers de Hansch et Fujita en 1964.

    • Le système expert DENDRAL Ă  Stanford et les dĂ©buts du raisonnement chimique automatisĂ©.

    • La conception du Captopril et l'Ă©volution du modèle clĂ©-serrure vers l'ajustement induit (main-dans-le-gant).

    • La naissance du docking molĂ©culaire avec le logiciel DOCK Ă  l'UCSF et l'exemple des inhibiteurs de la protĂ©ase du VIH.

    • La crise de productivitĂ© de la recherche pharmaceutique illustrĂ©e par la loi d'Eroom.

    • Le tournant du deep learning : le challenge Merck Kaggle de 2012 et l'arrivĂ©e des rĂ©seaux de neurones profonds.

    • Le passage du filtrage Ă  la gĂ©nĂ©ration de novo de molĂ©cules via l'apprentissage par renforcement (AtomNet, REINVENT, ReLeaSE, GENTRL).

    • L'entrĂ©e en essais cliniques des premières molĂ©cules conçues par IA (DSP-1181) et le problème du repliement des protĂ©ines rĂ©solu par AlphaFold.

    • La conception de protĂ©ines synthĂ©tiques avec RFdiffusion et le prix Nobel de chimie 2024.

    • Le premier signal clinique significatif en Phase 2a pour une molĂ©cule identifiĂ©e par IA (le rentosertib d'Insilico Medicine).


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