Titre original :

Comment les technologies In-Silico médiées par l’intelligence artificielle peuvent-elles améliorer l’efficience du processus de découverte pharmaceutique et transformer la chaine de valeur de l’innovation pharmaceutique ?

Mots-clés en français :
  • In-Silico
  • intelligence artificielle
  • découverte pharmaceutique
  • innovation pharmaceutique
  • apprentissage automatique
  • machine learning
  • deep learning

  • Pharmacie -- Recherche
  • Intelligence artificielle en biologie
  • Analyse des données
  • Innovations pharmaceutiques
  • Intelligence artificielle
  • Industrie pharmaceutique
  • Découverte de médicament
  • Langue : Français
  • Discipline : Pharmacie
  • Identifiant : 2023ULILE180
  • Type de thèse : Doctorat de pharmacie
  • Date de soutenance : 13/10/2023

Résumé en langue originale

L’industrie pharmaceutique est face à de forts enjeux d’innovation. Elle est confrontée à une vague de chute des brevets des médicaments actuellement sur le marché et à la difficulté de renouveler ces médicaments par un manque de productivité de ses capacités d’innovation. En dépit d’un coût croissant et d’un fort taux d’échec de la Recherche & Développement (R&D), et d’un socle réglementaire nécessaire mais qui requiert un long développement, l’industrie pharmaceutique s’est ouverte vers de nouveaux modèles d’innovation, dit d’innovation ouverte, en vue de favoriser l’émergence de nouveaux médicaments par le biais d’acteurs intermédiaires, telles que les sociétés de biotechnologie. Cependant, bien que la chaîne de valeur soit réorganisée pour éviter à l’industriel pharmaceutique de porter tous les risques liés à ces innovations pharmaceutiques, l’efficience et la productivité de ces capacités d’innovation restent un enjeu majeur pour l’industrie pharmaceutique dans son ensemble. Les technologies de l’In-Silico médiées par l’Intelligence Artificielle (IA) se révèlent être une solution forte à ces enjeux et relève ainsi d’une valeur stratégique pour l’industrie pharmaceutique. Ces technologies systématisent le processus de découverte et améliorent sa 112 productivité par le fait d’accroître la performance des candidats-médicaments, tout en réduisant de façon importante le temps et les coûts du processus de découverte. Les technologies In-Silico médiées par l’IA transforment la chaîne de valeur de l’innovation pharmaceutique par la création de nouveaux acteurs : les sociétés In-Silico. Ces sociétés, qui disposent d’une plateforme biotechnologique digitalisée, démultiplient les capacités d’innovation du processus de découverte par l’apport d’un nouveau flux de travail basé sur les technologies In-Silico et l’IA. De plus, elles s’inscrivent parfaitement dans le modèle actuel de l’innovation ouverte. Ces sociétés démontrent être aujourd’hui des acteurs en plein développement qui arrivent à une phase de maturité importante par l’obtention de premiers résultats cliniques probants. L’émergence de ces nouvelles sociétés et la portée de leurs capacités d’innovation se présentent ainsi comme une réponse forte au besoin d’amélioration de la productivité pharmaceutique dans ce contexte d’innovation ouverte et de chute des brevets.

  • Directeur(s) de thèse : Bosc, Damien

AUTEUR

  • Colin, Guillaume
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