Isomorphic Labs Inc., une unité d'Alphabet Inc. utilisant l'intelligence artificielle pour accélérer le développement de médicaments, serait en pourparlers pour lever un nouveau cycle de financement.
Des sources ont déclaré aujourd'hui à Bloomberg que l'investissement pourrait valoir plus de 2 milliards de dollars. Thrive Capital, le bailleur de fonds d'OpenAI Group PBC, un investisseur existant d'Isomorphic Labs, devrait diriger le cycle. Alphabet serait également impliqué.
Isomorphic Labs est issu du laboratoire de recherche sur l'apprentissage automatique Google DeepMind du géant de la recherche en 2021. Il est dirigé par le co-fondateur de DeepMind, Demis Hassabis. Le dirigeant et un autre membre du personnel de DeepMind ont remporté conjointement la moitié du prix Nobel de chimie 2024 pour leurs travaux sur un modèle d’IA appelé AlphaFold 2. L’algorithme peut prédire automatiquement la structure des protéines, une tâche qui nécessitait historiquement des années de travail manuel.
En 2024, DeepMind et Isomorphic Labs ont publié un successeur considérablement amélioré du modèle. AlphaFold 3 offre une augmentation de précision de plus de 50 % dans certaines tâches de recherche. Il est particulièrement doué pour analyser les petites molécules, éléments de base biologiques qui constituent la base de nombreux médicaments.
Le produit phare d'Isomorphic Labs est un système d'IA appelé Isomorphic Labs Drug Design Engine, ou IsoDDE. Il est conçu pour accélérer les projets de développement de médicaments en automatisant les flux de recherche manuels. L'unité Alphabet indique qu'IsoDDE peut effectuer certaines tâches bien mieux qu'Alpha Fold 3.
Les chercheurs démarrent souvent un projet de développement de médicaments en étudiant les protéines qui composent une cellule pathogène. Ils recherchent en particulier des protéines dotées de ce que l'on appelle des poches de liaison. Ce sont des points d’entrée par lesquels des médicaments peuvent être administrés dans la cellule pathogène pour la neutraliser.
Isomorphic Labs a évalué la capacité d'IsoDDE à trouver des poches de liaison et à effectuer des tâches associées à l'aide d'un benchmark appelé Runs N' Poses. Selon l'entreprise, le modèle a plus que doublé le score d'AlphaFold 3 pour les tâches les plus difficiles. Un autre argument de vente d’IsoDDE est qu’il nécessite une quantité relativement limitée de données sur une protéine pour rechercher des poches de liaison. Cela réduit la quantité de travail préparatoire impliqué dans les projets pharmaceutiques.
Une fois que les chercheurs ont identifié une poche de liaison appropriée dans une protéine, ils doivent trouver un composé thérapeutique qui puisse s'y attacher. IsoDDE accélère également cette tâche. Elle peut prédire l’affinité de liaison d’un composé, ou sa capacité à s’attacher à une protéine dans une cellule pathogène, avec une précision nettement supérieure à celle des méthodes antérieures.
Isomorphic Labs aurait l'intention d'utiliser le cycle de financement qu'il lève pour améliorer IsoDDE. L'unité Alphabet prévoit également d'accroître sa présence à l'international.
