I N S I L I A N C E

RESEARCHERS-DRIVEN AI FOR DRUG DISCOVERY

IN RARE DISEASES, AND NOT ONLY

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Contribuer au progrès de la recherche pharmaceutique sur les maladies rares, et pas seulement

Sur 10 000 maladies identifiées, 7 000 n'ont pas de traitement, dont 95% de maladies rares*.

 

Ces maladies touchent 3M de personnes en France (20M dans l'UE, 350M dans le monde). Elles représentent +50% des causes de mortalité des enfants de -15 ans en occident** et se déclarent dans 30% des cas à l'âge adulte. 

 

Patients, médecins, chercheurs, citoyens et élus, nous voulons donc tous une recherche pharmaceutique plus fertile, d'autant plus qu'avec un budget mondial de R&D supérieur à $150Mds depuis plusieurs années ($169Mds en 2019), seulement 50 molécules sont en moyenne agréées chaque année par la FDA (48 en 2019, 53 en 2020 avec les vaccins contre la Covid-19)​.​ 

 

C'est pourquoi la mission d'INSILIANCE est de contribuer au progrès de la recherche sur les maladies rares, et pas seulement, avec un apport à la médecine de précision et aux politiques et projets de santé publique.

*Une maladie est considérée comme "rare" si elle touche -1 personne sur 2 000 en Europe et -1 sur 200 000 aux USA

**A retrospective review of the contribution of rare diseases to paediatric mortality in Ireland (Gunne & All, Orphanet J Rare Dis., Nov 2020)

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Réduire le taux d'échec des projets et accroître leur potentiel médical avec l'IA 

La recherche pharmaceutique est une activité hautement risquée : les chances de succès en phase clinique sont de seulement 13,8 % en moyenne et varient de 3,4% pour l'oncologie à 33,4% pour les vaccins (Wong, Siah & Lo - MIT - Biostatistics - 2018).

Quelle que soit la stratégie de recherche suivie - découverte de molécules, repositionnement et combinaison de médicaments agréés, ARN-messager etc. -, un enjeu pèse alors sur le quotidien de tous les chercheurs : l’obtention rapide et exhaustive de connaissances décisives, validées sur le plan scientifique et médical, à partir d’une masse considérable, en stock et en flux, de données de santé de natures diverses.

 

Des données de santé - Molécules, Omiques, littérature scientifique, brevets pharmaceutiques et vie réelle - qui ont 4 spécificités par rapport aux autres données : 1) elles sont souvent non-structurées, 2) ont chacune des sens scientifiques et médicaux complexes et 3) sont issues de systèmes instables.

 

Et si nous développons des expertises en BioDataScience, System Biology & Scientific Text Analysis c'est parce que 4) leurs interdépendances sont encore plus complexes à analyser et porteuses des connaissances les plus décisives.

Avec conscience de ces réalités, les services avec IA intégrée d'INSILIANCE permettent de fournir des connaissances décisives pour réduire le taux d'échec des projets et de sélectionner ceux à haut potentiel médico-économique. 

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Placer les facteurs humains de succès de l'IA au coeur de nos collaborations  

 

La médecine est un art terriblement humain, la recherche aussi, la prise de décision également. La culture, l'expertise, l'expérience, l’intuition, la sérendipité, le sens de l’altérité, l'équité et l'éthique y sont déterminants.

 

Les facteurs humains de succès de l'innovation sont critiques dans les projets d'IA par les approches multiculturelles et multidisciplinaires qu'ils requièrent sur l'ensemble du processus. 

 

En effet, des décideurs et des experts de l'État, de collectivités territoriales, de grands organismes de recherche publics, de fondations médicales, d'associations de patients, de centres de soins, de sociétés Pharma & Biotech et de sociétés de transfert de technologies telles les SATTs peuvent contribuer à leurs succès.

La prise en considération de ces facteurs humains de succès de l'innovation se retrouve dans les 5 dynamiques de notre valeur ajoutée au service ultime des patients : 

  1. Expertises en BioDataScience, System Biology, Scientific Text Analytics & Project Management pour traiter et fournir des données de santé et leurs interdépendances avec une approche scientifique en phase avec celle de nos partenaires 

  2. Stratégie de R&D POC by POC avec les publications scientifiques associées pour préciser le souhaitable et le possible de l'IA et donner confiance en son usage 

  3. Respect de la confidentialité des projets, des conditions d'accès aux données, de la stratégie de recherche, des expertises, des bonnes pratiques scientifiques et des investissements de nos partenaires 

  4. Collaborations transparentes depuis la validation des données de santé jusqu’à l’analyse des résultats en passant par le choix des algorithmes​​

  5. Propriété intellectuelle équitable dans le cadre de services scientifiques avec IA intégrée, de co-développements spécifiques de solutions d’IA ou d'études documentées par l'IA appliquée aux données de santé privé-public.

 

Et cela explique pourquoi INSILIANCE a défini son métier par l’expression Researchers-Driven AI for Drug Discovery in Rare Diseases, and not only et construit son nom à partir du néologisme in silico et du mot alliance.

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