Machine learning : le laboratoire AstraZeneca utilise PyTorch pour découvrir de nouveaux médicaments
Depuis son lancement en 2018, la bibliothèque open source de machine learning PyTorch développée par Facebook a été mise à profit, que ce soit pour l'alimentation des voitures autonomes d'Elon Musk ou encore pour la conduite de projets d'agriculture robotisée. C'est désormais au tour du célèbre laboratoire pharmaceutique AstraZeneca de révéler comment ses équipes se reposent sur PyTorch pour simplifier et accélérer la découverte de médicaments.
En combinant PyTorch avec Microsoft Azure Machine Learning, la technologie d'AstraZeneca peut passer au peigne fin d'énormes quantités de données. Le but ? Obtenir de nouvelles informations sur les liens complexes entre les médicaments, les maladies, les gènes, les protéines ou les molécules. Des connaissances qui seront par la suite utilisées pour alimenter un algorithme qui pourra à son tour recommander un certain nombre de cibles médicamenteuses pour une maladie donnée, que les scientifiques pourront tester en laboratoire.
Cette méthode pourrait permettre des avancées considérables dans un secteur comme celui de la découverte de médicaments, qui jusqu'à présent reposait sur des méthodes coûteuses et longues. En général, pour mettre au point un nouveau médicament destiné à combattre une maladie spécifique, les scientifiques doivent tester en laboratoire différentes conceptions et combinaisons de protéines jusqu'à ce qu'ils trouvent une solution efficace. C'est pourquoi il faut parfois dix à quinze ans pour passer à l'étape de la commercialisation d'un médicament....
