"Trouver les bonnes molécules chimiques, c'est un peu comme la résolution d'un Rubik's Cube à six faces: nous pouvons facilement résoudre une face mais il faudra la défaire pour résoudre la deuxième. Dans la recherche pharmaceutique, c'est pareil, la molécule doit être active mais pas toxique; si elle est soluble, elle perd son activité, etc.", a illustré Yann Gaston-Mahé.
"L'optimisation multicritères est centrale dans le développement du médicament. Aujourd'hui, ce sont 9 projets sur 10 qui partent à la poubelle en phase de recherche clinique et il faut compter 5 à 6 ans généralement pour mener un projet à son terme."
Pour répondre à cette problématique, en septembre 2016, Yann Gaston-Mathé, expert en data science, Nicolas Do-Huu, titulaire d'un PhD (doctorat) en IA, et Quentin Perron, docteur en chimie, se sont alliés pour créer Iktos.
La technologie développée par la start-up s’appuie sur une technologie d'IA en deep learning (apprentissage profond), qui permet, "à partir des données déjà générées par le laboratoire, de concevoir et d’identifier in silico (virtuellement) des molécules répon
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