Pfizer et CytoReason prolongent le pacte d’IA après le succès du système immunitaire
Pfizer a étendu sa collaboration avec CytoReason, le positionnant pour continuer à utiliser les modèles informatiques de maladies dans le développement de médicaments.
CytoReason a dévoilé son partenariat initial avec Pfizer en 2019. À l’époque, Pfizer s’était engagé à payer jusqu’à « faibles millions de dollars américains à deux chiffres” pour l’accès à la technologie conçue pour résoudre un problème qui est apparu à mesure que le rythme de génération de données s’est accéléré.
« L’un des principaux problèmes auxquels nous nous attaquons est ce que nous appelons l’écart de données dans la R&D pharmaceutique. À savoir, que le volume de données moléculaires humaines croît de façon exponentielle, tandis que nos capacités analytiques croissent de façon linéaire. Pour nous, il est clair que les humains seuls ne peuvent pas traiter des quantités toujours croissantes de données et combler l’écart« , a déclaré David Harel, PDG et co-fondateur de CytoReason.
Dans le cadre de l’accord de 2019, Pfizer a utilisé les modèles de CytoReason pour améliorer sa compréhension du système immunitaire, un sujet clé pour tout, de son vaccin COVID-19 record à ses aspirations en immuno-oncologie.
CytoReason a créé une plate-forme ayant le potentiel d’améliorer la compréhension de Pfizer du système immunitaire en rassemblant des milliers d’échantillons au niveau cellule-protéine-gène et en cherchant à combler le manque de données grâce à l’utilisation de l’apprentissage automatique.
« La plate-forme que nous avons construite, qui est composée de modèles informatiques de maladies, est conçue pour digérer, organiser et donner un sens à tous les types et sources de données, à partir de multiples indications et traitements. En collaboration avec nos clients, nous utilisons les informations que nous extrayons pour traiter une variété de cas d’utilisation, tels que la hiérarchisation de nouvelles cibles, la recherche de biomarqueurs, le profilage de combinaisons, etc.« , a déclaré Harel.
Dans la collaboration Pfizer, les modèles informatiques ont démontré leur potentiel pour améliorer les chances de succès des essais cliniques. Plus précisément, le projet a montré que les modèles peuvent aider à identifier les sous-populations de patients susceptibles de bénéficier d’un candidat-médicament expérimental.
« Les modèles informatiques permettent une stratification rapide, efficace et basée sur les données. Puisque nos modèles sont basés sur des centaines d’échantillons de patients, nous pouvons les utiliser pour détecter des sous-populations de patients avant le début du traitement. La prise de décision est alors guidée par des caractéristiques claires du sous-groupe et devient personnalisée« , a déclaré Harel.
Des travaux sont en cours pour étendre la plateforme. En plus de développer la plate-forme en alimentant davantage de données publiques et exclusives, CytoReason ajoute davantage de modèles de maladies qui lui permettent « pour comparer les mécanismes moléculaires de plusieurs maladies, groupes de patients et traitements« , a déclaré Harel.
