Moonshot, qui est l’utilisation de l’intelligence artificielle utilisée pour promouvoir le développement de médicaments, est de retour sur Terre.
Selon le Boston Consulting Group, plus de 18 milliards de dollars ont conduit le développement à la promotion de l’IA dans plus de 200 sociétés de biotechnologie, avec 75 médicaments ou vaccins participant à des essais cliniques, selon le Boston Consulting Group. Désormais, la confiance et la collecte de fonds des investisseurs commencent à vaciller.
En 2021, les investissements en capital-risque dans les sociétés pharmaceutiques de l’IA ont atteint un pic, avec plus de 40 transactions d’une valeur d’environ 1,8 milliard de dollars. Cette année, il y a eu moins de 20 transactions signalées par le Financial Times, environ la moitié de son montant de pointe, citant les données de PiteBbook.
Certaines entreprises existantes ont du mal avec les défis. En mai, Biotech Company recussion a présenté trois futurs médicaments dans les efforts de réduction des coûts l’année dernière à la suite de sa fusion avec une société biotechnologique similaire Excitia. Fortune a précédemment signalé qu’aucun des composés d’IA décursifs n’a atteint le marché en tant que médicaments approuvés. Après une restructuration majeure en décembre 2024, la société de biotechnologie Benevolentai est devenue publique en mars à la Bourse d’Euronext Austerdam avant de fusionner avec Osaka Holdings.
Un porte-parole de la récursivité a déclaré à Fortune que la décision de mettre de côté le médicament était « basée sur les données » et était un résultat prévu de la fusion avec Excidentia.
« Le taux d’échec de 90% dans notre industrie est inacceptable lorsque les patients attendent. Nous pensons que l’intégration d’outils et de technologies de pointe est le mieux positionné pour un succès à long terme », a déclaré le porte-parole dans un communiqué.
Benevolentai n’a pas répondu aux demandes de commentaires.
La lutte de l’industrie coïncide avec une conversation plus large sur l’échec de l’IA générative, qui ne réalise pas plus rapidement sa promesse de productivité et d’efficacité. Le mois dernier, un rapport du MIT a révélé que 95% des pilotes de la génération d’entreprise n’étaient pas en mesure d’accélérer leurs revenus. Une enquête du US Census Bureau ce mois-ci a révélé que l’adoption de l’IA dans les grandes entreprises américaines est passée de 14% cette année à 12% en août.
Cependant, la technologie de l’IA utilisée pour aider le développement de médicaments est très différente des modèles de langue à grande échelle utilisés dans la plupart des initiatives de travail, de sorte que les mêmes normes ne doivent pas être maintenues, selon Scott Schoenhaus, directeur général et analyste de recherche en actions chez Keybanc Capital Markets Inc. à la place, l’industrie est confrontée à ses propres défis.
« Peu importe la quantité de données dont vous disposez, la biologie humaine reste un mystère », a déclaré Shanehouse à Fortune.
Facteurs politiques qui éliminent les macros et les fonds de développement de médicaments IA
Schoenhaus a déclaré que le financement plus lent et les résultats de développement plus lents pourraient être un certain nombre de facteurs plus larges plutôt que de limiter la technologie elle-même.
« Tout le monde admet que l’environnement financier s’est asséché », a-t-il déclaré. « Le marché de la biotechnologie est fortement affecté par les faibles taux d’intérêt. Les taux d’intérêt bas égal au financement accru pour la biotechnologie, et nous avons constaté un financement biotechnologique à des prix record au cours des dernières années à mesure que les taux d’intérêt ont augmenté. »
Ce n’était pas toujours le cas. L’utilisation de l’IA dans le développement de médicaments augmente non seulement l’accès aux puces semi-conductrices, mais aussi la façon dont la technologie a permis des moyens rapides et peu coûteux de cartographier l’ensemble du génome humain. En 2001, il a coûté plus de 100 millions de dollars pour cartographier les génomes humains. Vingt ans plus tard, cela a coûté environ 1 000 $.
Au-delà d’avoir une pandémie pour remercier le prochain taux d’intérêt en 2021, Covid a également promu un partenariat entre les startups de développement de médicaments sur l’IA et les grandes sociétés pharmaceutiques. Au début de 2022, les startups biotechnologiques ABLELLERA et Eli Lilly ont reçu l’approbation de la FDA d’urgence pour les anticorps utilisés dans les vaccins à caisse précoce.
Mais il y a eu des obstacles pour d’autres industries depuis lors, a déclaré Shanehouse, notamment la réduction des coûts de recherche et de développement pendant le ralentissement de la demande et l’incertitude entourant les États-Unis du président Donald Trump et l’Union européenne imposeront des tarifs aux médicaments sur les contrats commerciaux. Trump a signé une note cette semaine qui a menacé d’interdire la publicité directe des consommateurs pour les médicaments sur ordonnance et les revenus pharmatriques théoriquement réduits.
Limitations d’IA
Cela ne signifie pas qu’il n’y avait pas de hoquet technique dans l’industrie.
« Il y a un examen minutieux de la technologie elle-même », a déclaré Shanehouse. « Tout le monde attend que ces lectures le prouvent. »
Selon Schoenhaus, les 12 prochains mois de données émergentes des startups de développement de médicaments sur l’IA seront importantes pour déterminer le succès de ces entreprises. Jusqu’à présent, certains des résultats sont mélangés. Par exemple, Recursion a publié les données d’un essai clinique à moyen terme d’un médicament pour traiter les conditions neurovasculaires en septembre dernier, constatant que bien que le médicament soit sûr, il existe peu de preuves de son efficacité. Les actions de la société ont chuté à deux chiffres après l’annonce.
Ces entreprises sont également limitées par leurs méthodes alimentées par l’IA. Le processus de développement des médicaments prend 10 ans et est intentionnellement goulot d’étranglement pour assurer la sécurité et l’efficacité du médicament en question. Les sociétés de biotechnologie utilisant l’IA pour rendre ces processus plus efficaces ne sont généralement pas conformes aux petites parties de ce goulot d’étranglement, comme la possibilité de dépister et d’identifier les molécules de type médicament plus rapidement qu’auparavant.
« Il y a tellement d’étapes que vous devez sauter avant de déclarer réellement (l’Agence européenne de médecine), ou la FDA, ou Santé Canada. » Le premier goulot d’étranglement d’un composé d’audition est tous les actionnaires satisfaisants et ne pas y mettre fin « , a-t-il déclaré, » l’annonce qu’elle a approuvé ce composé en tant que médicament. « »
Les PME ont également préféré travailler avec des partenaires avec les grandes sociétés pharmaceutiques pour construire leurs propres pipelines à la place, même si elles n’avaient pas accès aux ressources de franchise du géant de l’industrie.
« Ils veulent poursuivre leur technologie et montrer plus rapidement leur vérification de la plate-forme », a déclaré Shanehouse. « Ils n’attendront pas que Big Pharma poursuive les molécules avec lesquelles ils se sont associés. Ils le font eux-mêmes et disent: » Hé, notre plateforme technologique fonctionnera. » »
Schoenhaus considère cette stratégie comme un moyen de perfectionner l’utilisation de l’IA et d’essayer de faire leurs preuves en comprenant mieux les frontières glissantes, mystiques, mais très inconnues de la biologie humaine.
« Il s’agit d’une application très complexe de l’IA », a-t-il déclaré.
