À ce jour, parler de intelligence artificielle est de le faire, sans aucun doute, sur l'un des sujets les plus récurrents dans le monde de la conception logicielle et matérielle, pas en vain pratiquement toutes les universités et centres de recherche et développement ont des experts travaillant sur le sujet, sans oublier que nous sommes en parler aujourd'hui peut être l'un des emplois les mieux rémunérés du monde de l'informatique.
Loin de tout cela, la vérité est que peu à peu le sujet de l'intelligence artificielle s'impose dans pratiquement tous les secteurs liés, par exemple, à l'informatique, à l'internet des objets ou aux réseaux sociaux, pour ne citer que quelques-uns des secteurs où il semble que tout utilisateur, bien que parfois sans même le savoir, utilise ce type de plateforme logicielle. À ce stade, il convient de noter que non seulement dans ces secteurs l'intelligence artificielle est imposée mais petit à petit il progresse dans d'autres domaines scientifiques comme, dans ce cas, le développement de nouveaux médicaments.
Une équipe du MIT a réussi à concevoir un logiciel capable de créer de nouveaux médicaments
L'un des principaux problèmes auxquels est confronté le secteur pharmaceutique, si on peut l'appeler ainsi, est que le développement de nouvelles molécules est toujours nécessaire, quelque chose de nécessaire pour créer de nouveaux médicaments, est effectué manuellement. Un processus qui est curieusement le même à la fois pour créer un médicament complètement nouveau et une évolution d'un médicament existant pour améliorer ses propriétés.
Fondamentalement et sans trop entrer dans les détails, ce que font les chimistes dans ce type de procédé, c'est de sélectionner une molécule dont le potentiel est connu pour lutter contre une maladie très spécifique. Une série d'ajustements manuels sont effectués sur cette molécule déjà sélectionnée afin d'en renforcer les effets. Malheureusement cette tâche prend généralement beaucoup de temps aux chimistes impliqués car, après tout ce travail, ne pas obtenir les résultats escomptés.
Ce logiciel peut économiser beaucoup de travail pour les chimistes impliqués dans le développement d'un nouveau médicament
Comme vous pouvez le voir, jusqu'à présent, le travail d'un chimiste lors de la conception d'un nouveau médicament était une tâche qui pouvait être assez frustrante, du moins jusqu'à présent. Je dis cela depuis le Laboratoire d'Informatique et d'Intelligence Artificielle dans un travail conjoint avec le Département de Génie Electrique et d'Informatique, tous deux appartenant au Institut de technologie du Massachusetts (MIT) ont réussi à concevoir un logiciel capable d'automatiser le processus de conception de médicaments grâce à l'utilisation de systèmes d'apprentissage automatisés.
Lors des premiers tests réalisés avec ce nouveau logiciel, capable de sélectionner des molécules avec le potentiel de combattre une certaine maladie en fonction des propriétés souhaitées du médicament pour modifier les structures moléculaires de la même chose afin d'atteindre la puissance la plus élevée possible tout en restant chimiquement valide.
Dans les mots de Rob Matheson, Médecin du MIT:
Le modèle prend essentiellement des données de la structure moléculaire d'entrée et crée directement des graphiques moléculaires: des représentations détaillées d'une structure moléculaire, avec des nœuds représentant des atomes et des arêtes représentant des liaisons. Vous décomposez ces graphiques en groupes plus petits de groupes fonctionnels valides que vous utilisez comme «blocs de construction» qui vous aident à reconstruire plus précisément et à mieux modifier les molécules.
Il reste encore plusieurs mois de travail pour faire fonctionner le logiciel sans aucun problème.
La partie négative de ce projet est que ce n'est qu'un travail qui a encore beaucoup de développement devant lui. Même ainsi, il est particulièrement frappant que ce nouveau logiciel ait obtenu des résultats beaucoup plus efficaces que d'autres systèmes conçus pour automatiser le processus de conception de médicaments, puisque toutes les molécules créées lors des tests étaient valides, tandis que d'autres modèles largement acceptés, ont un taux de validité de 43%.
Dans les mots de Wengong jin, Doctorante au laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle du MIT:
La motivation derrière cela était de remplacer le processus de modification humaine inefficace de conception de molécules par une itération automatique et d'assurer la validité des molécules que nous avons générées.