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Pharma et biotechs : Iktos Robotics, lauréat des Trophées de l’Innovation Big Data & AI Paris 2023

Iktos, société spécialisée dans l’intelligence artificielle pour la conception de nouveaux médicaments, annonce que sa plateforme Iktos Robotics a remporté le prix « Big Data & AI for Good » aux Trophées de l’Innovation Big Data & AI Paris en septembre dernier. Chaque année, ce salon récompense les projets de Big Data et d’intelligence artificielle les plus innovants. Il …

Pharma et biotechs : Iktos Robotics, lauréat des Trophées de l’Innovation Big Data & AI Paris 2023
Les solutions d’intelligence artificielle développées par Iktos visent à accélérer considérablement le processus de découverte, tout en réduisant les coûts et en augmentant les chances de succès.

Iktos, société spécialisée dans l’intelligence artificielle pour la conception de nouveaux médicaments, annonce que sa plateforme Iktos Robotics a remporté le prix « Big Data & AI for Good » aux Trophées de l’Innovation Big Data & AI Paris en septembre dernier. Chaque année, ce salon récompense les projets de Big Data et d’intelligence artificielle les plus innovants. Il était composé pour cette 12ème édition d’un jury de 7 experts dans ces domaines technologiques. Le prix AI for Good remporté par Iktos récompense un projet IA d’intérêt général.

Une plateforme intégrée et intelligente 

Actuellement, les premières étapes du développement d’un médicament – de l’identification de la cible thérapeutique à la première entrée en étude clinique – prennent en moyenne 5 ans et nécessitent un investissement moyen de près de 100 millions de dollars pour identifier un candidat médicament, en raison notamment d’un taux d’échecs considérable, de l’ordre de 90%. Les solutions d’intelligence artificielle développées par Iktos visent à accélérer considérablement le processus de découverte, tout en réduisant les coûts et en augmentant les chances de succès.

Iktos a développé à ce jour 3 technologies d’IA au service de la découverte de nouveaux médicaments : DockAI, qui permet de trouver des hits via du virtual screening à très large échelle ; Makya, une plateforme de generative AI qui vise à générer des molécules innovantes ; et Spaya, qui permet de trouver très rapidement les voies de synthèse de ces dernières. Si l’intelligence artificielle a émergé comme une solution évidente pour améliorer le processus de découverte de médicaments, des défis persistent. Les technologies d’Iktos permettent déjà de générer des molécules sous contrainte de faisabilité synthétique, mais l’étape d’après – c’est-à-dire la synthèse réelle – reste coûteuse et longue, donc restreinte à un faible nombre de composés. Cela limite le nombre de données pour l’apprentissage de l’IA et représente un frein à l’accélération que cette technologie permet.

Accélérer la découverte de candidats médicaments

Aujourd’hui, Iktos a pour ambition d’accélérer encore la découverte de candidats médicaments, en maîtrisant et en agissant directement sur la durée des cycles DMT (Design Make Test). La société ambitionne de réduire la durée actuelle d’un cycle DMT, qui est de plusieurs mois, à quelques semaines à peine, afin de pouvoir livrer des candidats médicaments en 18 mois seulement. Pour ce faire, Iktos développe actuellement une plateforme intégrée et intelligente combinant IA et automatisation : Iktos Robotics. La plateforme robotisée Iktos Robotics est conçue comme un laboratoire de découverte de candidat médicament autonome et intelligent, dans lequel des robots de synthèse fabrique 24/24, 7/7 de nouvelles molécules générées par IA. Il doit permettre d’accélérer les projets d’Iktos et de ses partenaires. « Nous sommes ravis d’avoir obtenu ce prix, qui est une nouvelle reconnaissance du caractère innovant et pionnier de la technologie d’Iktos. Il démontre que le jury, composé d’experts, a pleinement confiance en notre capacité à mobiliser l’IA au service de la découverte plus rapide et plus efficace de nouveaux médicaments », a déclaré Nicolas Do Huu, co-fondateur et Chief Technology Officer d’Iktos.

ParLa rédaction
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