Alors que l’intelligence artificielle (IA) promet de transformer toutes sortes d’industries, les percées révolutionnaires dans cette nouvelle ère de l’intelligence machine infusée de données résident sans doute dans le domaine de la découverte de médicaments. En analysant d’énormes quantités de données biologiques, l’IA peut aider les chercheurs à prédire comment différents composés chimiques interagiront avec des cibles spécifiques dans le corps, accélérant la découverte de candidats médicamenteux prometteurs. C’est dans ce contexte que CardiaTec, une start-up issue de l’Université de Cambridge, s’efforce de lutter contre les maladies cardiovasculaires (MCV). Pour renforcer ses efforts, la société a annoncé aujourd’hui avoir levé 6,5 millions de dollars lors d’un tour de financement de démarrage.
Les MCV sont la principale cause de décès dans le monde, entraînant 17,9 millions de décès chaque année, selon l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS). En tête de liste se trouve la cardiopathie ischémique (maladie coronarienne), responsable de 13% du total des décès dans le monde. Fondée en 2021, CardiaTec est l’œuvre de Raphael Peralta (PDG) et Thelma Zablocki (COO), tous deux diplômés en biotechnologie et bio-ingénierie. Ils sont soutenus par leur troisième co-fondateur et CTO, Namshik Han, professeur en découverte de médicaments par IA à l’Université de Cambridge, où Peralta et Zablocki ont étudié pour un MPhil en entreprise de biosciences. Han, qui a une expérience en apprentissage automatique, biologie computationnelle, génomique du cancer et épigénomique du cancer, est également responsable de l’IA à l’Institut de thérapeutique Milner de l’université, qui entretient des liens étroits avec l’industrie, y compris les entreprises pharmaceutiques.
“Il (Han) est un universitaire qui se situe à la frontière avec l’industrie, il comprend donc cette perspective de traduction”, a déclaré Peralta à TechCrunch lors d’une interview. “Nous nous sommes réunis avec l’opportunité d’utiliser le travail de Namshik, mais dans l’espace cardiovasculaire.”
CardiaTec s’attaque au cœur du problème: le coût moyen pour faire progresser un candidat médicamenteux de sa découverte à sa mise sur le marché est d’environ 2,2 milliards de dollars, et ce coût est substantiellement alimenté par le fait que 90% des candidats potentiels échouent dans le processus, selon Deloitte. CardiaTec s’efforce de “décoder” la biologie des MCV. Pour ce faire, la société a noué des partenariats avec 65 hôpitaux à travers le Royaume-Uni et les États-Unis, qui fournissent des tissus cardiaques humains dans le cadre des efforts de collecte de données de la société, qui l’aideront à construire ce qu’elle appelle le “plus grand ensemble de données de tissus cardiaques humains multi-omiques”, couvrant un large spectre d’informations biologiques provenant de l’ensemble de la biologie moléculaire.
CardiaTec espère ainsi identifier de nouvelles thérapeutiques ciblées. “Historiquement, il a été très difficile d’accéder aux tissus humains, surtout ceux des personnes décédées, en raison de questions liées au consentement, à l’éthique et à la logistique”, a déclaré Peralta. “Désormais, l’infrastructure des hôpitaux est beaucoup plus intégrée et nous pouvons commencer à accéder à ces tissus humains et à générer des données.”
Dans le contexte des maladies cardiovasculaires, cela signifie que CardiaTec peut comparer le tissu artériel sain à celui d’une artère où l’accumulation de plaque a provoqué une crise cardiaque, et générer les données dont ses modèles computationnels ont besoin en aval. Ces approches computationnelles, impliquant une grande quantité de différents types de données “multi-omiques”, sont capables d’agréger et d’analyser des données à une échelle que les humains ne peuvent simplement pas égaler. “Nous pouvons maintenant regarder non seulement en génétique, mais nous pouvons regarder la génétique, l’épigénétique, l’expression des gènes, la fonction des protéines, le tout dans un seul modèle”, a déclaré Peralta. “Nous avons donc une compréhension beaucoup plus approfondie des mécanismes qui conduisent à la maladie.”
