L'essor du développement de médicaments par IA chez Chai Discovery : des liens avec OpenAI au partenariat avec Eli Lilly

La découverte de médicaments, processus consistant à identifier de nouvelles molécules pour le développement pharmaceutique, est réputée pour être lente et difficile. Les méthodes traditionnelles telles que le criblage à haut débit sont coûteuses et donnent souvent des résultats limités. Une nouvelle vague d'entreprises biotechnologiques utilise désormais l'IA et des technologies de données avancées pour rendre ce processus plus rapide et plus efficace.

Chai Discovery, une start-up spécialisée dans l'IA lancée en 2024, en est un excellent exemple. En un peu plus d'un an, ses jeunes fondateurs ont obtenu des centaines de millions de dollars de financement et ont reçu le soutien de certains des principaux investisseurs de la Silicon Valley, positionnant l'entreprise comme un acteur de premier plan dans un secteur en pleine croissance. En décembre, la société a clôturé un tour de table de série B de 130 millions de dollars, atteignant une valorisation de 1,3 milliard de dollars.

Vendredi dernier, Chai a annoncé un partenariat avec Eli Lilly, dans le cadre duquel le leader pharmaceutique utilisera le logiciel de la start-up pour aider à développer de nouveaux traitements. L'algorithme de Chai, connu sous le nom de Chai-2, est conçu pour concevoir des anticorps, des protéines clés qui combattent les maladies. L'entreprise vise à servir de « suite de conception assistée par ordinateur » pour le développement moléculaire.

C'est un moment crucial pour le créneau de Chai. L'accord de la start-up a été révélé juste avant qu'Eli Lilly n'annonce une collaboration distincte d'un milliard de dollars avec Nvidia pour créer un laboratoire de découverte de médicaments basé sur l'IA à San Francisco. Surnommé « laboratoire de co-innovation », cet établissement fusionnera le big data, la puissance de calcul et le savoir-faire scientifique afin d'accélérer la création de nouveaux médicaments.

Pourtant, le secteur reste sceptique. Certains professionnels chevronnés affirment que, compte tenu de la difficulté inhérente au développement de médicaments, ces nouvelles technologies pourraient ne pas apporter de percées significatives. Mais pour chaque critique, il semble y avoir un nombre égal de partisans.

Elena Viboch, directrice générale de General Catalyst, l'un des principaux investisseurs de Chai, a déclaré à TechCrunch que son entreprise était convaincue que les partenaires utilisant les services de Chai obtiendraient des résultats tangibles. « Nous pensons que les entreprises biopharmaceutiques qui s'associeront rapidement à des innovateurs tels que Chai seront les premières à faire passer des molécules en phase d'essais cliniques et à créer des thérapies efficaces », a déclaré Mme Viboch. « Concrètement, cela signifie former des partenariats en 2026 et voir des médicaments révolutionnaires entrer en phase d'essais cliniques d'ici la fin 2027. »

Aliza Apple, responsable du programme TuneLab de Lilly, qui utilise l'IA et l'apprentissage automatique pour faire progresser la découverte de médicaments, a également exprimé sa forte confiance dans la plateforme de Chai. « En intégrant les modèles de conception générative de Chai à la profonde expertise de Lilly en matière de produits biologiques et à ses données exclusives, nous visons à élargir la manière dont l'IA peut concevoir des molécules améliorées dès le départ, accélérant ainsi la mise à disposition de traitements innovants pour les patients », a-t-elle expliqué.

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Bien que Chai ait été officiellement fondée il y a moins de deux ans, ses origines remontent à environ six ans, lors de discussions entre ses cofondateurs et le PDG d'OpenAI, Sam Altman. L'un des fondateurs, Josh Meier, a précédemment travaillé au sein de l'équipe de recherche et d'ingénierie d'OpenAI en 2018. Après son départ, Altman a contacté l'ami d'université de Meier, Jack Dent, afin d'explorer une éventuelle opportunité commerciale. Meier et Dent s'étaient rencontrés dans des cours d'informatique à Harvard, et à l'époque, Dent était ingénieur chez Stripe, une autre entreprise soutenue dès ses débuts par Altman. Altman a demandé à Meier s'il serait intéressé par une collaboration dans le cadre d'une start-up spécialisée dans la protéomique et axée sur la recherche sur les protéines.

Altman « m'a envoyé un message pour me dire que tout le monde chez OpenAI avait une très bonne opinion de Josh et m'a demandé si je pensais qu'il serait disposé à travailler sur une spin-off dans le domaine de la protéomique », se souvient Dent. Dent a répondu positivement, mais il y avait un problème : Meier estimait que la technologie sous-jacente n'était pas assez mature. Les outils d'IA nécessaires à de telles entreprises étaient encore en cours de développement et n'étaient pas encore prêts à être commercialisés.

Meier était également déterminé à rejoindre l'équipe de recherche et d'ingénierie de Facebook, ce qu'il a fait. Chez Facebook, il a contribué à ESM1, le premier modèle linguistique protéique basé sur un transformateur, qui constitue une base importante pour les travaux actuels de Chai. Après son passage chez Facebook, Meier a passé trois ans chez Absci, une autre entreprise de biotechnologie axée sur l'IA et spécialisée dans la création de médicaments.

En 2024, Meier et Dent se sont sentis prêts à se lancer dans l'aventure protéomique dont ils avaient initialement discuté avec Altman. « Josh et moi avons repris contact avec Sam et lui avons proposé de reprendre notre conversation précédente. Nous lui avons également annoncé que nous allions créer Chai ensemble », explique Dent.

OpenAI est devenu l'un des premiers investisseurs initiaux de Chai. Meier et Dent, ainsi que les cofondateurs Matthew McPartlon et Jacques Boitreaud, ont en fait fondé Chai alors qu'ils travaillaient dans les bureaux du géant de l'IA dans le quartier Mission de San Francisco. « Ils nous ont généreusement fourni des locaux », a déclaré Dent.

Aujourd'hui, un peu plus d'un an plus tard, alors que Chai célèbre son nouveau partenariat avec Eli Lilly, M. Dent attribue la croissance rapide de l'entreprise à la constitution d'une équipe exceptionnellement talentueuse. « Nous nous sommes concentrés intensément sur l'extension des capacités de ces modèles », a expliqué M. Dent. « Chaque ligne de code de notre système est développée en interne. Nous ne nous contentons pas d'affiner les LLM open source existants. Nos architectures sont hautement personnalisées. »

Mme Viboch, de General Catalyst, a déclaré à TechCrunch qu'elle pensait que Chai était bien préparée pour évoluer rapidement. « Il n'y a pas d'obstacles fondamentaux au déploiement de ces modèles dans la découverte de médicaments », a-t-elle souligné. « Les entreprises devront toujours effectuer des tests et des essais cliniques pour les candidats-médicaments, mais nous pensons que les premiers utilisateurs bénéficieront d'avantages significatifs, non seulement en raccourcissant les délais de découverte, mais aussi en débloquant des types de médicaments qui ont toujours été difficiles à développer. »