Utilisation de l'intelligence artificielle dans le développement de médicaments
WACKER, CordenPharma, LMU et HU Berlin forment un algorithme d'apprentissage automatique pour la formulation d'ARN actifs
Wacker Chemie AG et CordenPharma International GmbH ont lancé, en collaboration avec l'université Ludwig Maximilian de Munich (LMU) et l'université Humboldt de Berlin (HU Berlin), un projet visant à accélérer le développement de médicaments à base d'ARN. L'objectif est de développer une nouvelle génération de nanoparticules lipidiques (LNP), qui sont un composant clé des produits pharmaceutiques à base d'ARN. Sur la base de ces formulations, un algorithme d'apprentissage automatique sera formé afin d'identifier automatiquement les meilleurs composants pour les nouvelles formulations d'ARN, une étape de développement particulièrement longue et coûteuse. Le projet de trois ans débutera le 1er avril 2023 et bénéficie d'un financement d'environ 1,4 million d'euros de la part du ministère fédéral allemand de l'économie et de l'énergie.
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Après le succès des vaccins COVID-19 à base d'ARN, les produits pharmaceutiques contenant de l'ARN comme ingrédient actif sont considérés comme ayant un grand potentiel médical. Le développement ne se concentre pas uniquement sur les vaccins contre les maladies infectieuses, mais également sur les traitements contre le cancer et les maladies héréditaires. Divers principes actifs avec différentes compositions de nanoparticules lipidiques sont à l'étude dans le monde entier. Avec leur projet commun, WACKER, CordenPharma, LMU et HU Berlin se sont fixé pour objectif d'accélérer le développement de médicaments à base d'ARN. Pour ce faire, les partenaires développent une nouvelle génération de nanoparticules lipidiques (LNP) et un système d'apprentissage automatique pour la formulation de l'ARN, afin de réduire à la fois le temps et les coûts de développement.
Les partenaires ont des rôles différents dans le projet. WACKER fabrique les molécules d'ARN et fournit ainsi le composant principal des produits pharmaceutiques à base d'ARN. Outre l'acide ribonucléique messager (ARNm), qui est prioritaire dans les applications cliniques, WACKER produit également d'autres molécules d'ARN pour le projet, telles que les ARN auto-amplifiés (ARN sa) et les ARN circulaires (ARN circ). L'entreprise teste de nouveaux procédés de fabrication spécifiquement pour ces molécules. "Les différents types de molécules d'ARN ont des propriétés variées, conviennent à diverses applications et sont fabriqués de différentes manières", explique le Dr Hagen Richter, responsable de la recherche sur les acides nucléiques chez WACKER, qui est chargé de coordonner le projet. "Les circRNA se caractérisent par une grande stabilité, ce qui les rend particulièrement adaptés aux traitements dans lesquels les substances actives doivent être libérées plus lentement et plus longtemps." Au cours des dernières années, WACKER a déjà acquis une expertise dans la fabrication d'ARNm conformément aux directives BPF (bonnes pratiques de fabrication).
En collaboration avec l'HU Berlin, CordenPharma développera des éléments de base pour les nanoparticules, appelés lipides modifiés. Ceux-ci garantissent que les actifs pénètrent en toute sécurité dans l'organisme et sont libérés à leur destination. "Le développement de nanoparticules lipidiques (LNP) pour la formulation d'ARN est un processus complexe qui nécessite des lipides spécifiques. Dans le passé, l'optimisation des LNP reposait principalement sur le criblage de lipides fonctionnels à l'aide d'expériences traditionnelles, ce qui était coûteux et prenait du temps. Désormais, l'apprentissage automatique, qui est une branche de l'intelligence artificielle, sera utilisé pour trouver la relation entre les lipides fonctionnels et l'efficacité des vaccins ARNm dans les expériences de culture cellulaire, ce qui nous permettra de développer une nouvelle génération de lipides exclusifs avec des fonctionnalités améliorées pour obtenir des ingrédients actifs encore plus puissants", déclare le Dr Adriano Indolese, responsable mondial du développement et de l'innovation chez CordenPharma International. CordenPharma et l'HU Berlin synthétiseront les nouveaux composants lipidiques et les analyseront d'un point de vue physico-chimique en combinaison avec diverses molécules d'ARN. La fonctionnalité cellulaire des formulations sera ensuite testée dans des expériences de culture cellulaire à LMU. Cela montrera dans quelle mesure les actifs sont libérés de manière ciblée et efficace. Le criblage de différents types d'ARN en combinaison avec les lipides modifiés devrait permettre d'obtenir une base de données aussi large que possible.
Les données obtenues à partir de l'analyse physique, chimique et biologique des LNP et des différentes molécules d'ARN seront utilisées pour former un algorithme d'apprentissage automatique pour les formulations d'ARN. Le concept de l'apprentissage automatique est qu'en tant qu'intelligence artificielle, un algorithme apprend à partir d'exemples et, à l'issue de la phase d'apprentissage, est capable de les généraliser. Plus précisément, le système, qui sera mis en place à LMU, doit utiliser les propriétés des LNP pour les faire correspondre exactement à différentes molécules d'ARN et, en fin de compte, à des formes de traitement. Après la phase d'apprentissage, l'algorithme devrait être capable d'attribuer des formulations appropriées à toute molécule d'ARN donnée. Une fois que le système aura été formé, la dernière phase du projet de trois ans consistera à vérifier la fonctionnalité du système dans le cadre d'une application spécifique. Le ministère fédéral allemand de l'économie et de l'énergie finance ce projet commun à hauteur de 1,4 million d'euros.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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