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L'IA à la rescousse contre le cancer, la maladie de Parkinson ou encore Alzheimer

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02min |22/09/2025
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Description

Aujourd’hui, on parle d’une avancée scientifique venue de l'université de Harvard aux Etats-Unis.

Un outil d’intelligence artificielle gratuit créé là bas pourrait révolutionner la découverte de médicaments contre des maladies très complexes, comme le cancer, la maladie de Parkinson ou encore Alzheimer.

Les limites des méthodes actuelles

D'abord, il convient de noter les limites des méthodes actuelles.

Traditionnellement, la recherche pharmaceutique s’attaque à une protéine à la fois. Et cette technique marche pour certaines thérapies ciblées, comme les inhibiteurs de kinases contre certains cancers.

Mais quand une maladie implique des dizaines de gènes et de voies biologiques, cette approche devient vite trop limitée.

Et on en vient à ce que fait l'outil de l'université de Harvard, qui se nomme PDGrapher.

25 fois plus vite que d’autres modèles

Le modèle conçu par Harvard Medical School analyse les interactions entre gènes, protéines et signaux dans les cellules.

Et plutôt que de tester des milliers de combinaisons au hasard, il propose directement les associations de traitements les plus prometteuses pour rétablir l’état sain d’une cellule.

Dans les essais, cet outil a non seulement retrouvé des cibles déjà connues, mais il en a aussi identifié de nouvelles, appuyées par des données cliniques. Et surtout, il le fait 25 fois plus vite que d’autres modèles.

PDGrapher est testé sur 11 types de cancers

Enfin parlons des applications concrètes.

Aujourd’hui, PDGrapher (dispo ici) est testé sur 11 types de cancers. Mais les chercheurs l’appliquent déjà à des maladies neurodégénératives comme Parkinson et Alzheimer.

L’idée, c’est de réduire le temps et le coût de la recherche pharmaceutique, et surtout de mieux cibler les maladies multifactorielles, c'est à dire celles qui résistent aux traitements classiques.

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Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Description

Aujourd’hui, on parle d’une avancée scientifique venue de l'université de Harvard aux Etats-Unis.

Un outil d’intelligence artificielle gratuit créé là bas pourrait révolutionner la découverte de médicaments contre des maladies très complexes, comme le cancer, la maladie de Parkinson ou encore Alzheimer.

Les limites des méthodes actuelles

D'abord, il convient de noter les limites des méthodes actuelles.

Traditionnellement, la recherche pharmaceutique s’attaque à une protéine à la fois. Et cette technique marche pour certaines thérapies ciblées, comme les inhibiteurs de kinases contre certains cancers.

Mais quand une maladie implique des dizaines de gènes et de voies biologiques, cette approche devient vite trop limitée.

Et on en vient à ce que fait l'outil de l'université de Harvard, qui se nomme PDGrapher.

25 fois plus vite que d’autres modèles

Le modèle conçu par Harvard Medical School analyse les interactions entre gènes, protéines et signaux dans les cellules.

Et plutôt que de tester des milliers de combinaisons au hasard, il propose directement les associations de traitements les plus prometteuses pour rétablir l’état sain d’une cellule.

Dans les essais, cet outil a non seulement retrouvé des cibles déjà connues, mais il en a aussi identifié de nouvelles, appuyées par des données cliniques. Et surtout, il le fait 25 fois plus vite que d’autres modèles.

PDGrapher est testé sur 11 types de cancers

Enfin parlons des applications concrètes.

Aujourd’hui, PDGrapher (dispo ici) est testé sur 11 types de cancers. Mais les chercheurs l’appliquent déjà à des maladies neurodégénératives comme Parkinson et Alzheimer.

L’idée, c’est de réduire le temps et le coût de la recherche pharmaceutique, et surtout de mieux cibler les maladies multifactorielles, c'est à dire celles qui résistent aux traitements classiques.

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Les limites des méthodes actuelles

D'abord, il convient de noter les limites des méthodes actuelles.

Traditionnellement, la recherche pharmaceutique s’attaque à une protéine à la fois. Et cette technique marche pour certaines thérapies ciblées, comme les inhibiteurs de kinases contre certains cancers.

Mais quand une maladie implique des dizaines de gènes et de voies biologiques, cette approche devient vite trop limitée.

Et on en vient à ce que fait l'outil de l'université de Harvard, qui se nomme PDGrapher.

25 fois plus vite que d’autres modèles

Le modèle conçu par Harvard Medical School analyse les interactions entre gènes, protéines et signaux dans les cellules.

Et plutôt que de tester des milliers de combinaisons au hasard, il propose directement les associations de traitements les plus prometteuses pour rétablir l’état sain d’une cellule.

Dans les essais, cet outil a non seulement retrouvé des cibles déjà connues, mais il en a aussi identifié de nouvelles, appuyées par des données cliniques. Et surtout, il le fait 25 fois plus vite que d’autres modèles.

PDGrapher est testé sur 11 types de cancers

Enfin parlons des applications concrètes.

Aujourd’hui, PDGrapher (dispo ici) est testé sur 11 types de cancers. Mais les chercheurs l’appliquent déjà à des maladies neurodégénératives comme Parkinson et Alzheimer.

L’idée, c’est de réduire le temps et le coût de la recherche pharmaceutique, et surtout de mieux cibler les maladies multifactorielles, c'est à dire celles qui résistent aux traitements classiques.

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Les limites des méthodes actuelles

D'abord, il convient de noter les limites des méthodes actuelles.

Traditionnellement, la recherche pharmaceutique s’attaque à une protéine à la fois. Et cette technique marche pour certaines thérapies ciblées, comme les inhibiteurs de kinases contre certains cancers.

Mais quand une maladie implique des dizaines de gènes et de voies biologiques, cette approche devient vite trop limitée.

Et on en vient à ce que fait l'outil de l'université de Harvard, qui se nomme PDGrapher.

25 fois plus vite que d’autres modèles

Le modèle conçu par Harvard Medical School analyse les interactions entre gènes, protéines et signaux dans les cellules.

Et plutôt que de tester des milliers de combinaisons au hasard, il propose directement les associations de traitements les plus prometteuses pour rétablir l’état sain d’une cellule.

Dans les essais, cet outil a non seulement retrouvé des cibles déjà connues, mais il en a aussi identifié de nouvelles, appuyées par des données cliniques. Et surtout, il le fait 25 fois plus vite que d’autres modèles.

PDGrapher est testé sur 11 types de cancers

Enfin parlons des applications concrètes.

Aujourd’hui, PDGrapher (dispo ici) est testé sur 11 types de cancers. Mais les chercheurs l’appliquent déjà à des maladies neurodégénératives comme Parkinson et Alzheimer.

L’idée, c’est de réduire le temps et le coût de la recherche pharmaceutique, et surtout de mieux cibler les maladies multifactorielles, c'est à dire celles qui résistent aux traitements classiques.

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