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Quantum computing en Pharma : accélérez vos activités de R&D grâce à l’advanced computing

L’équipe Santé d’Alcimed explore depuis de nombreuses années les opportunités offertes par la digitalisation des activités de R&D de l’industrie pharmaceutique. Aujourd’hui, les enjeux liés à l’advanced computing en R&D et notamment au quantum computing en pharma sont autant de nouvelles thématiques d’exploration sur lesquelles nos équipes se positionnent pour accompagner nos clients à anticiper les bouleversements et changements dans leur activité.

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Les enjeux liés à l’advanced computing en recherche et développement pharmaceutique

  • Qu’est-ce que l’advanced computing et le quantum computing en R&D pharmaceutique ?

L’advanced computing en R&D est un terme générique désignant l’exploitation de la forte puissance de calcul de types spécifiques d’ordinateurs haut de gamme et des processus réalisés par ces derniers pour les activités de recherche et développement et notamment dans l’industrie pharmaceutique.

Le quantum computing en R&D est l’utilisation de l’informatique quantique dans les activités de recherche et développement, notamment en R&D pharmaceutique. Le quantum computing utilise les systèmes quantiques appelés « qubits » qui peuvent avoir des valeurs non-binaires, à l’inverse de l’informatique classique qui n’utilise que des bits de valeurs 0 ou 1. Les qubits peuvent se superposer les uns aux autres et agir en tant que groupe. Le résultat produit une puissance bien plus importante que celle des ordinateurs classiques, et permet d’accélérer la prise de décision et les calculs grâce à la prise en compte de plusieurs options simultanément plutôt que de les considérer les unes après les autres. Le quantum computing en pharma pourrait donc résoudre des calculs en quelques secondes, là où les ordinateurs classiques prendraient plusieurs années voire décennies. Les ordinateurs quantiques peuvent donc par exemple étudier des systèmes très complexes tels que le système biologique humain et ses réactions face à des médicaments.

  • Quels sont les enjeux liés à l’advanced computing en R&D ?

L’advanced computing en R&D est déjà une réalité dans l’industrie pharmaceutique où les outils informatiques sont des éléments clés utilisés pour la découverte et le développement de nouveaux médicaments, qu’il s’agisse de modélisation in silico des structures moléculaires, de modélisation des interactions entre un médicament et sa cible, de simulations du métabolisme, de prédiction de réponse, etc. Néanmoins, ces modélisations sont encore limitées à des structures moléculaires ou interactions relativement simples.

Le quantum computing en R&D en revanche constitue une étape ultérieure. Plusieurs industries devraient bénéficier des avancées en quantum computing ces prochaines années mais l’impact pourrait être le plus important dans l’industrie pharmaceutique. La technologie devrait transformer les étapes précoces de la recherche et développement pharmaceutique dans les prochaines décennies, en fonction de la manière dont les entreprises sauront s’en emparer. La technologie est encore émergente mais arrive peu à peu à l’état de maturité afin d’être commercialisée.

Le quantum computing permettra d’adresser certains enjeux de l’industrie pharmaceutique, et en créera de nouveaux, particulièrement dans le processus de découverte et conception des médicaments.

Parmi les enjeux de la technologie d’advanced computing dans la recherche et développement pharmaceutique, on peut notamment citer :

Le temps de développement d’un médicament, de la découverte à son lancement, est un processus reposant sur des méthodes très coûteuses pour les entreprises pharmaceutiques, et qui est communément évalué à plus de 1 milliard de dollars environ pour un médicament, avec des taux de réussite de moins de 10% entre l’entrée en développement clinique et le lancement. La rentabilité des investissements de R&D repose donc aujourd’hui sur quelques médicaments à succès. L’advanced computing en R&D pourrait permettre de réduire drastiquement ces coûts. En permettant une modélisation précise des interactions entre le médicament et sa cible et un criblage plus efficace de bibliothèques virtuelles de très grande envergure, l’advanced computing pourrait orienter plus efficacement la synthèse de nouveaux composés et réduire la nécessité de procéder à des tests in vitro particulièrement coûteux.

Comment procéder pour mettre en place un système d’advanced computing dans ses processus R&D ? Quelles sont les bonnes pratiques des acteurs pharma ayant déjà testé ces nouvelles méthodes ?
Le temps de développement d’un médicament, de sa découverte à son lancement s’élève à plus de 10 ans. Le quantum computing en pharma pourrait considérablement réduire le temps de développement d’un médicament et donc accélérer la mise sur le marché de nouveaux médicaments. De même, la technologie permettrait d’utiliser plus facilement des médicaments pré-approuvés pour de nouvelles applications. Le quantum computing permet en effet d’effectuer des centaines de millions de comparaisons de molécules complexes simultanément : les correspondances entre les molécules sont examinées, les effets positifs d’une nouvelle approche thérapeutique peuvent être prédits, tout comme les effets négatifs. Le temps de conception ainsi que les résultats sont améliorés.

Quelles seront les premières aires thérapeutiques à bénéficier de l’accélération du processus de découverte des médicaments permise par le quantum computing ?
L’intégration de l’advanced computing au sein de l’industrie pharmaceutique nécessite de mettre en place une nouvelle organisation. De nouvelles compétences et de nouveaux besoins en personnels scientifiques et en techniciens hautement qualifiés seront indispensables. Or, ces compétences sont rares à l’heure actuelle et d’autant plus en informatique quantique. Les premières entreprises qui se positionneront sur ce volet pourraient ainsi acquérir un avantage non négligeable par rapport à leurs concurrents en termes de compétences. De plus, les entreprises pharmaceutiques doivent désormais collaborer avec de nouveaux acteurs de la recherche et de nouveaux acteurs industriels (en intelligence artificielle, machine learning, etc.). L’agilité des méthodes de travail mises en place sera la clef pour tester plus rapidement et plus efficacement les candidats thérapeutiques prometteurs.

Quelle nouvelle organisation mettre en place au sein de mon entreprise ? Quels nouveaux profils recruter ?
Afin de faire de la technologie de quantum computing une réalité pour la R&D pharmaceutique, le développement de logiciels et d’algorithmes adaptés sont nécessaires. En effet, les logiciels et algorithmes de l’informatique classique ne fonctionnent pas de la même façon. De nouveaux acteurs arrivent donc sur le marché de l’informatique quantique spécialisé pour la découverte de médicaments comme Rahko, ProteinQure, GTN Ltd, Menten AI, etc. Des acteurs positionnés de longue date sur le marché de l’informatique investissent également le marché du quantum computing en R&D comme Google, IBM ou Honeywell. Enfin, de nouvelles entreprises se lancent sur le marché du quantum computing comme D-Wave, Rigetti, Xanadu Quantum Technologies. Toutes ces entreprises constituent autant de partenaires potentiels pour l’industrie pharmaceutique.

L’arrivée du quantum computing va-t-il permettre à de nouveaux acteurs, extérieurs au monde de l’industrie pharmaceutique, de se positionner sur le marché de la découverte de médicaments ?

L’advanced computing en R&D est déjà une réalité dans l’industrie pharmaceutique et le quantum computing apparait comme très prometteur pour la recherche et le développement pharmaceutique. Bien que la technologie ne soit pas encore totalement mature, cela n’empêche néanmoins pas certaines entreprises pharmaceutiques de se positionner : Biogen travaille avec 1QBit, société de logiciels d’informatique quantique, et Accenture Labs, pour développer une application pour l’accélération de la découverte de médicaments ; Boehringer Ingelheim est la première entreprise pharmaceutique à avoir conclu un partenariat début 2021 avec Google Quantum AI pour le développement d’applications pour la simulation de dynamiques moléculaires ; Roche coopère avec Cambridge Quantum Computing, entreprise de logiciels quantiques pour concevoir des algorithmes de R&D, notamment pour la recherche contre la maladie d’Alzheimer. BMS a payé une avance de 50 millions de dollars à Exscientia pour étendre la collaboration démarrée en 2019 avec Celgene pour accélérer la découverte de candidats médicaments dans 7 aires thérapeutiques, dans un deal pouvant générer à terme jusqu’à 1,2 Mds de dollars.

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Comment nous vous accompagnons dans vos projets liés à l’advanced computing ou au quantum computing en r&d pharmaceutique ?

Accompagnant l’innovation technologique depuis plus de 25 ans, Alcimed accompagne ses clients sur les thématiques d’advanced computing en R&D et se positionne également sur le quantum computing en R&D pharmaceutique. Nous accompagnons déjà plusieurs acteurs de l’industrie pharmaceutique dans leurs problématiques de digitalisation de la R&D au moyen de tels outils informatiques et d’expérimentations in-silico.

Les types de projets que nous menons pour nos clients dans ce domaine sont :

  • Approches ‘Test & learn’
  • État de l’art
  • Innovation produits
  • Valorisation
  • Business models
  • Nouvelles offres
  • Open innovation
  • Positionnement stratégique
  • Process Innovation
  • Stratégie d’innovation
  • Business case
  • Recherche de partenaires
  • Analyse concurrentielle
  • Benchmark
  • Évaluation d’opportunités
  • Scouting

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EXEMPLES DE PROJETS RÉCENTS MENÉS POUR NOS CLIENTS DANS LE DOMAINE DE L’ADVANCED COMPUTING EN R&D

La division R&D d’un de nos clients, acteur leader de l’industrie pharmaceutique, souhaitait identifier des partenaires potentiels dans le domaine du in-silico, c’est-à-dire proposant des outils de calculs complexes et des modèles informatiques. Afin de soutenir notre client dans l’atteinte de cet objectif, nos équipes ont réalisé une cartographie des acteurs de l’in-silico, proposant des applications pharmaceutiques. Au moyen d’une recherche bibliographique exhaustive et d’entretiens approfondis avec plusieurs leaders d’opinions dans le secteur, nos équipes ont pu identifier les principales tendances du secteur, les applications et approches les plus prometteuses, ainsi qu’obtenir une vision précise des principaux acteurs actifs sur le sujet. Les dynamiques de marché des 3 prochaines années ont également été étudiées, tout comme les différentes technologies répondant aux critères de notre client. Enfin, les acteurs du secteur identifiés ont été décrits sur des critères de technologies et d’offres proposées, de qualité de leurs preuves de concept, de leurs applications, de leur business models et de leurs partenariats déjà existants.
Notre équipe a accompagné un acteur pharmaceutique leader dans l’analyse des opportunités offertes par l’utilisation de solutions d’intelligence artificielle dans ses processus de R&D. L’objectif de nos équipes a été de sensibiliser les équipes chez notre client aux derniers développements du monde académique et des entreprises pharmaceutiques concurrentes dans le domaine. Pour ce faire, nous avons réalisé un état de l’art de l’IA en R&D dans le monde, présentant le champ des possibles illustré par des cas concrets de concurrents. A la suite de ce premier travail, nous avons accompagné notre client dans l’intégration de technologies d’intelligence artificielle dans ses activités de R&D, et l’avons aidé à lancer de premiers projets pilotes en interne.
L’équipe de R&D translationnelle et bio-informatique d’un de nos clients, acteur du top 10 pharmaceutique, mène des analyses avancées sur l’intégration et l’interprétation de très grands jeux de données multivariées issues de plateformes technologiques différentes (e.g. immuno-histologiques, génomique et génétique, cliniques, cytométrie etc.). Face à l’augmentation de leur activité et le besoin de maintenir des standards de qualité très élevés et de résoudre les limites de certains développements internes, notre client a fait appel à notre équipe afin d’explorer et de qualifier l’existence de sociétés partenaires à qui il pourrait déléguer une partie de leur pipeline de données à analyser. Les besoins concernaient des approches d’Advanced Analytics dans 3 domaines spécifiques (NGS, annotation génomique multiple, Cloud Computing Biostatistical Analysis Framework) et avec des contraintes techniques d’environnement et de collaboration, de compétences humaines et de stabilité d’entreprises élevées. Après avoir défini très précisément les contraintes et les zones de latitudes, nous avons mené deux étapes de screening et de profilage de sociétés candidates, avant de mener en directe avec elles et leurs ecosystèmes une analyse poussée afin de définir les partenariats les plus pertinents, leurs avantages et inconvénients. Enfin nous avons accompagné notre client dans la convergence vers une sélection finale des partenaires à engager lors d’un workshop. Non seulement ces partenariats ont été matérialisés mais notre client nous a demandé de reproduire une démarche similaire sur d’autres domaines de compétences d’Advanced Computing !
Nous avons accompagné une start-up émanant d’un grand Institut de Recherche en Informatique et Intelligence Artificielle, à définir ses marchés d’applications prioritaires et sa stratégie de développement dans les industries de Santé. Cette société avait développé une technologie innovante de réseaux neuronaux et une méthodologie de préparation des calculs permettant une augmentation de la puissance de traitement (computing) très significative ainsi qu’une parallélisation intelligente des analyses. Elle était initialement positionnée sur les domaines d’activités de la Physique et cherchait à ouvrir une nouvelle voie de développement vers la Santé. Nous les avons aidés à d’abord identifier et segmenter, dans les industries de Santé, les applications pertinentes pour leur approche. Puis, via une investigation terrain et une analyse multi-critères, nous avons sélectionné des domaines prioritaires. Enfin nous les avons aidés, dans les domaines d’application retenus, à comprendre les profils de sociétés et de fonctions à approcher ainsi qu’à définir pour chaque domaine la proposition de valeur qui ferait écho aux besoins concrets identifiés à leur contact.

Créée en 1993, Alcimed est une société de conseil en innovation et développement de nouveaux marchés spécialisée dans les secteurs innovants : sciences de la vie (santé, biotechnologie, agroalimentaire), énergie, environnement, mobilité, chimie, matériaux, cosmétiques, aéronautique, spatial et défense.

Notre vocation ? Aider les décideurs privés et publics à explorer et développer leurs terres inconnues : les nouvelles technologies, les nouvelles offres, les nouveaux enjeux géographiques, les futurs possibles et les nouvelles manières d’innover.

Répartie dans nos 8 bureaux dans le monde (en France, en Europe, à Singapour et aux Etats-Unis), notre équipe est composée de 220 explorateurs de haut niveau, multiculturels et passionnés, ayant une double culture scientifique/technologique et business.

Notre rêve ? Être 1000, pour dessiner toujours plus avec nos clients le monde de demain.

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