{"id":68545,"date":"2022-10-24T10:37:19","date_gmt":"2022-10-24T10:37:19","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pharmacie-vezere.com\/promotions\/?p=68545"},"modified":"2023-09-15T10:52:31","modified_gmt":"2023-09-15T10:52:31","slug":"un-modele-dintelligence-artificielle-peut-predire-avec-precision-la-reponse-dune-personne-a-un-nouveau-medicament","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pharmacie-vezere.com\/promotions\/un-modele-dintelligence-artificielle-peut-predire-avec-precision-la-reponse-dune-personne-a-un-nouveau-medicament\/","title":{"rendered":"Un mod\u00e8le d’intelligence artificielle peut pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision la r\u00e9ponse d’une personne \u00e0 un nouveau medicament"},"content":{"rendered":"\n
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Le parcours depuis la d\u00e9couverte d’un compos\u00e9 th\u00e9rapeutique potentiel jusqu’\u00e0 son approbation par les autorit\u00e9s de r\u00e9glementation en tant que nouveau m\u00e9dicament peut prendre plus de 10 ans et co\u00fbter plus d’un milliard de dollars.<\/h4>\n

Une \u00e9quipe de recherche du CUNY Graduate Center<\/a> a d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le d’intelligence artificielle qui peut am\u00e9liorer consid\u00e9rablement la pr\u00e9cision et r\u00e9duire le temps et le co\u00fbt du processus de d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments.<\/p>\n

Comme d\u00e9taill\u00e9 dans un article r\u00e9cent publi\u00e9 dans Nature Machine Intelligence, un nouveau mod\u00e8le appel\u00e9 CODE-AE peut s\u00e9lectionner des m\u00e9dicaments candidats et pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision leur efficacit\u00e9 chez l’homme. Lors d’essais, le nouveau mod\u00e8le a pu identifier plus de 9 000 patients avec une m\u00e9decine personnalis\u00e9e qui pourrait th\u00e9oriquement \u00eatre efficace pour leur maladie. Les chercheurs s’attendent \u00e0 ce que le nouveau mod\u00e8le acc\u00e9l\u00e8re consid\u00e9rablement le d\u00e9veloppement et la d\u00e9couverte de nouveaux m\u00e9dicaments.<\/p>\n

Pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision et fiabilit\u00e9 la r\u00e9ponse d’un patient \u00e0 l’utilisation d’un nouveau compos\u00e9 chimique est essentiel pour identifier un traitement s\u00fbr et efficace et s\u00e9lectionner un m\u00e9dicament pour un patient sp\u00e9cifique. Cependant, il n’est pas possible de pr\u00e9-tester l’efficacit\u00e9 de ces m\u00e9dicaments directement chez l’homme. Des mod\u00e8les cellulaires ou tissulaires sont souvent utilis\u00e9s comme substituts du corps humain pour \u00e9valuer les effets th\u00e9rapeutiques d’une mol\u00e9cule. Malheureusement, l’effet d’un m\u00e9dicament sur un mod\u00e8le de maladie n’est souvent pas en corr\u00e9lation avec l’efficacit\u00e9 et la toxicit\u00e9 du m\u00e9dicament chez les patients. Ce manque de connaissances est une des principales raisons du co\u00fbt \u00e9lev\u00e9 et de la faible productivit\u00e9 du d\u00e9veloppement de nouveaux m\u00e9dicaments.<\/p>\n

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Notre nouveau mod\u00e8le d’apprentissage automatique peut r\u00e9soudre le probl\u00e8me du transfert de donn\u00e9es des mod\u00e8les de maladies aux humains. CODE-AE utilise la conception biologique et les avanc\u00e9es r\u00e9centes inspir\u00e9es de l’apprentissage automatique en masse. Par exemple, l’un de ses composants utilise la m\u00eame technique pour cr\u00e9er de fausses images profondes,<\/p>\n

Lei Xie, professeur d’informatique, de biologie et de biochimie au CUNY Graduate Center et au Hunter College.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Comme l’a not\u00e9 You Wu, Ph.D., du CUNY Graduate Center, le nouveau mod\u00e8le peut offrir une solution au probl\u00e8me d’avoir suffisamment de donn\u00e9es sur les patients pour un mod\u00e8le d’apprentissage automatique g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9. \u00ab Bien que plusieurs m\u00e9thodes aient \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9es pour utiliser le d\u00e9pistage des lign\u00e9es cellulaires pour pr\u00e9dire la r\u00e9ponse clinique, leurs r\u00e9sultats ne sont pas fiables en raison d’incoh\u00e9rences et de diff\u00e9rences dans les donn\u00e9es \u00bb, a soulign\u00e9 Yu Wu. “CODE-AE peut mettre en \u00e9vidence les signaux biologiques internes masqu\u00e9s par le bruit et d’autres facteurs, \u00e9liminant efficacement le probl\u00e8me des incoh\u00e9rences des donn\u00e9es.”<\/p>\n

Par cons\u00e9quent, CODE-AE am\u00e9liore la pr\u00e9cision et la fiabilit\u00e9 des pr\u00e9dictions de pointe de la r\u00e9ponse aux m\u00e9dicaments sp\u00e9cifiques au patient bas\u00e9es uniquement sur les interactions des lign\u00e9es cellulaires.<\/p>\n

La prochaine t\u00e2che de l’\u00e9quipe de recherche consiste \u00e0 utiliser CODE-AE pour d\u00e9velopper une m\u00e9thode qui peut \u00eatre utilis\u00e9e pour pr\u00e9dire de mani\u00e8re fiable la concentration et les effets m\u00e9taboliques de nouveaux m\u00e9dicaments dans le corps humain. Les scientifiques ont \u00e9galement d\u00e9couvert que le mod\u00e8le d’IA pourrait \u00eatre mieux utilis\u00e9 pour pr\u00e9dire avec pr\u00e9cision les effets secondaires des m\u00e9dicaments lorsqu’il est utilis\u00e9 chez l’homme.<\/p>\n\n\n

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