Une équipe de recherche a mis au point une « biotechnologie virtuelle » au sein de laquelle des milliers d'agents basés sur l'intelligence artificielle collaborent à différentes étapes de la découverte de médicaments.
Dans une étude publiée dans la revue *Science*, le système a analysé les données issues de 55 984 essais cliniques. Les chercheurs lui ont également demandé d'étudier la protéine B7-H3, qui fait déjà l'objet de recherches en tant que cible thérapeutique potentielle dans le cancer du poumon.
Les résultats sont intéressants. Mais l'IA n'a pas découvert le B7-H3, ni mis au point un nouveau médicament, ni prouvé l'efficacité d'un traitement. Sa proposition n'a pas encore fait l'objet d'essais expérimentaux.
Qu'ont fait concrètement ces 37 000 agents IA ?
« Virtual Biotech » a été conçue pour fonctionner comme une entreprise de biotechnologie.
Une IA jouant le rôle de « scientifique en chef » a réparti les tâches entre différentes équipes chargées de domaines tels que les cibles thérapeutiques, la conception de médicaments et les essais cliniques. Plus de 37 000 agents ont chacun examiné un essai clinique à un stade avancé.
Les chercheurs ont ensuite confié au système une tâche plus précise : déterminer si le CD276, plus communément appelé B7-H3, pouvait constituer une cible thérapeutique utile dans le cancer du poumon.
La protéine B7-H3 n'était pas une découverte récente. Des recherches antérieures avaient déjà mis en évidence des taux élevés de cette protéine dans certaines tumeurs pulmonaires et suggéré qu'elle pouvait aider le cancer à échapper au système immunitaire.
Le système a analysé les données génétiques, unicellulaires, spatiales et cliniques existantes. Il a identifié B7-H3 comme cible potentielle et a proposé d'utiliser un conjugué anticorps-médicament (ADC) pour l'attaquer.
Un ADC associe un anticorps capable de reconnaître une cible spécifique à un médicament anticancéreux. L'anticorps a pour rôle de transporter le médicament vers les cellules présentant cette cible.
Notre article consacré au TROP2 et au cancer du poumon examine de plus près le fonctionnement des ADC ainsi que les questions soulevées par leur utilisation.
Le B7-H3 fait déjà l'objet d'essais cliniques dans le cancer du poumon à petites cellules
Lors de la Conférence mondiale sur le cancer du poumon de 2026, des résultats intermédiaires d'essais de phase III ont été présentés concernant deux ADC distincts ciblant B7-H3 dans le traitement du cancer du poumon à petites cellules récidivant.
Dans l'essai TAISHAN-302, le tambotatug pelitecan a permis d'améliorer la survie globale médiane à 13,3 mois, contre 9,4 mois pour le topotécan.
Dans l'essai ARTEMIS-008, la survie globale médiane était de 18,5 mois avec le risvutatug-rezetecan et de 10,3 mois avec le topotécan.
Ces deux essais ont été menés en Chine. D'autres études sont nécessaires pour déterminer si ces résultats s'appliquent de la même manière à des populations plus larges, notamment en Europe.
Ces médicaments ont été mis au point indépendamment de l'étude de Virtual Biotech. Les résultats ne valident pas le système d'IA ni ne prouvent que sa proposition serait efficace. Ils montrent toutefois pourquoi le B7-H3 suscite un intérêt particulier dans la recherche sur le cancer du poumon.
Cela intervient à un moment où le traitement du cancer du poumon à petites cellules commence à évoluer après des décennies de progrès limités. Notre article consacré aux nouveaux traitements du cancer du poumon à petites cellules en Europe présente certaines des avancées récentes et explique pourquoi une autorisation de mise sur le marché en Europe ne garantit pas automatiquement l'accès à ces traitements.
Notre récent webinaire consacré au cancer du poumon à petites cellules a également abordé les questions de l'accès aux essais cliniques, des nouveaux traitements et du soutien dont les personnes ont besoin lorsqu'elles doivent prendre des décisions rapidement.
La société Virtual Biotech n'a pas mis au point de traitement
Cette étude montre ce qu'une grande équipe d'agents d'IA est capable de faire à partir des informations existantes. Elle ne démontre pas pour autant que le traitement qu'ils proposent soit sûr ou efficace.
Aucun nouveau médicament B7-H3 n'a été mis au point par Virtual Biotech. Sa formulation n'a fait l'objet d'aucun test en laboratoire, d'aucune étude sur des animaux ni d'aucun essai clinique.
Des chercheurs humains ont également continué à participer au projet. Ils ont choisi le cancer du poumon comme cible à étudier par le système, ont examiné ses travaux et ont fait appel à des spécialistes externes pour évaluer la proposition.
Le développement de médicaments ne se résume pas à la recherche d'une cible plausible. Un traitement potentiel doit encore être mis au point, testé et comparé aux traitements existants. De nombreuses idées apparemment prometteuses échouent au cours de ce processus.
L'IA pourrait-elle accélérer la mise au point de médicaments contre le cancer du poumon ?
La valeur potentielle réside dans la rapidité et l'ampleur.
Une équipe de chercheurs humains ne peut pas répartir des dizaines de milliers d'essais cliniques entre des dizaines de milliers de chercheurs. Un système d'IA est capable d'organiser le travail à cette échelle et de rechercher des liens entre de vastes quantités de données.
Cela pourrait aider les chercheurs à déterminer quelles cibles méritent une attention particulière, à identifier les raisons pour lesquelles les essais précédents ont abouti ou échoué, et à affiner les pistes retenues pour la recherche en laboratoire.
Il pourrait également générer des erreurs plausibles à grande échelle. La qualité de ses conclusions dépend des données qui lui sont fournies, des questions qui lui sont posées et des vérifications effectuées par des personnes disposant de l'expertise nécessaire.
La prise de position de Lung Cancer Europe sur l'intelligence artificielle dans la prise en charge du cancer du poumon prône la transparence et le recours à des données probantes, tout en plaidant pour que le jugement humain reste au cœur du processus et pour que les personnes touchées par le cancer du poumon soient associées aux décisions concernant l'utilisation de l'intelligence artificielle.
Ces principes s'appliquent tout autant à la recherche pharmaceutique qu'aux soins cliniques.
À qui profite l'accélération de la recherche sur le cancer du poumon ?
Identifier plus rapidement une cible thérapeutique potentielle n'est qu'une partie du travail.
Les deux essais cliniques de phase III sur le B7-H3 ont été menés en Chine. Ce sont les données supplémentaires, les décisions des autorités réglementaires et les procédures nationales de prise en charge qui détermineront si ces traitements seront finalement mis à la disposition des patients en Europe.
L'accès aux nouveaux traitements contre le cancer du poumon varie déjà considérablement d'un pays européen à l'autre. L'« Atlas de l'accès aux traitements contre le cancer du poumon » de Lung Cancer Europe permet de comparer les informations relatives au remboursement, aux tests de biomarqueurs, au dépistage et aux essais cliniques à travers l'Europe.
L'IA pourrait aider les chercheurs à accélérer les premières étapes du développement des médicaments. Elle ne peut toutefois pas, à elle seule, remédier à la lenteur des procédures d'autorisation, aux inégalités d'accès aux essais, au nombre limité d'essais cliniques disponibles ou aux disparités en matière de financement national.
Les mêmes questions se posent dans d’autres domaines de l’IA médicale. Notre article consacré à l’imagerie par IA et à Cancer Image Europe examine comment des données de meilleure qualité pourraient soutenir la recherche et le diagnostic, et explique pourquoi les questions de représentation, de gouvernance et d’accès doivent être prises en compte dès le départ.
Et maintenant, que va-t-il se passer ?
« Virtual Biotech » doit désormais faire ses preuves en dehors d'un système informatique.
Sa proposition B7-H3 devrait faire l'objet d'essais expérimentaux avant que l'on puisse savoir si elle pourrait déboucher sur un traitement. Le système doit également être testé dans le cadre d'autres axes de recherche afin d'évaluer sa fiabilité.
Pour les personnes touchées par le cancer du poumon, la question est simple : cette approche contribue-t-elle à la mise au point de traitements sûrs et efficaces, et ces traitements parviennent-ils aux personnes qui en ont besoin ?
La réponse viendra des travaux en laboratoire, des essais cliniques et de la mise en pratique, et non du nombre d'agents d'IA impliqués.