Des chercheurs ont présenté PharmAgents2, un système d’IA conçu pour prendre en charge les différentes étapes de la découverte de médicaments, des choix de recherche à l’exploration de candidats. Dans trois études, ses travaux ont abouti à des résultats ensuite étayés par des expériences menées par des chercheurs : une nouvelle structure d’inhibiteur de LpxH, des composés actifs pour une stratégie covalente visant JAK1, et une cible de liaison jusque-là inconnue pour une molécule bioactive connue.
L’équipe a également présenté PharmAgents-Bench v0.1, qui comprend 121 questions et trois tâches de bout en bout. Selon les auteurs, PharmAgents2 a obtenu le meilleur score sur ces trois tâches, selon des grilles d’évaluation définies par des experts ; le résumé ne précise pas les scores numériques.
Pourquoi c'est important
Les chercheurs en découverte de médicaments pourraient y voir un moyen d’utiliser l’IA pour formuler des hypothèses vérifiables. Toutefois, les résultats expérimentaux rapportés proviennent de trois études et ne permettent pas d’établir dans quelle mesure le système fonctionnera dans d’autres contextes.
