Google a annoncé le développement d’un ensemble innovant de modèles d’IA « ouverts » appelé TxGemma, destiné à transformer de manière révolutionnaire le processus de création de médicaments. L’annonce a été faite mardi lors d’un événement consacré à la santé à New York.
Selon la déclaration de l’entreprise, les nouveaux modèles d’IA, dont le lancement est prévu via le programme Health AI Developer Foundations ce mois-ci, possèdent une capacité unique de traiter à la fois du texte ordinaire et des structures de diverses « unités thérapeutiques », y compris des composés chimiques, des molécules et des protéines.
« Le développement de médicaments thérapeutiques, de la conception à l’utilisation approuvée, est un processus long et coûteux, c’est pourquoi nous collaborons avec la communauté de recherche élargie pour trouver de nouvelles façons d’améliorer l’efficacité de ce processus », a expliqué Karen DeSalvo, directrice en chef de la santé chez Google, dans un billet de blog fourni à TechCrunch. « Les chercheurs pourront poser à TxGemma des questions aidant à prédire les propriétés importantes de nouvelles thérapies potentielles, comme leur sécurité ou leur efficacité. »
Cependant, Google n’a pas encore révélé les détails concernant les licences de ces modèles, laissant ouvertes les questions sur la possibilité de leur utilisation commerciale, leur personnalisation et leur formation supplémentaire. TechCrunch a contacté l’entreprise pour obtenir des éclaircissements et attend une réponse.
Malgré les déclarations optimistes de nombreuses entreprises, y compris la spin-off de Google – Isomorphic Labs, sur le potentiel révolutionnaire de l’IA dans le développement de médicaments, la réalité s’avère plus complexe. Bien que certains succès aient été atteints, l’intelligence artificielle n’est pas encore devenue une solution magique pour la recherche en laboratoire.
Ces dernières années ont été marquées par des échecs retentissants dans les essais cliniques chez des entreprises utilisant l’IA pour le développement de médicaments, y compris Exscientia et BenevolentAI. De plus, la précision des principaux systèmes d’IA dans ce domaine, tels qu’AlphaFold 3 de Google DeepMind, démontre une variabilité significative des résultats.
