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Objet publié

L’IA dans la découverte de médicaments a rapidement mené à de nouveaux médicaments expérimentaux et a suscité des investissements considérables dans des sociétés pharmaceutiques spécialisées au Canada et à l’étranger. Cependant, une limitation importante de ces plateformes exclusives est qu’elles nécessitent de grands ensembles de données de formation et requièrent une imposante main-d’œuvre et une analyse coûteuse sur le plan du calcul. Ce projet créera un laboratoire autonome pour développer un algorithme d’apprentissage automatique (AA) qui intègre les contraintes expérimentales directement dans des modèles génératifs, ainsi qu’un outil pour contrôler les expériences réalisées et préciser les hypothèses testées. Cette approche permet non seulement de rationaliser le processus de découverte, mais aussi d’améliorer la diversité et la qualité des médicaments expérimentaux générés. L’équipe du projet prévoit une accélération de la découverte en réduisant grandement le temps nécessaire à l’identification de médicaments peptidiques expérimentaux majeurs grâce à des plans d’expériences automatisées et intelligentes. Cela conduira à des thérapies innovantes, car la génération d’hypothèses guidée par l’IA permettra de découvrir des peptides au potentiel thérapeutique sans précédent.