Cambridge termine le premier essai humain d'un vaccin contre le coronavirus conçu par l'IA

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Des chercheurs de Cambridge ont terminé le premier essai humain d'un vaccin contre le coronavirus conçu par une IA, avec des résultats publiés dans le Journal of Infection. L'essai de phase 1 a impliqué 39 volontaires et a montré que l'antigène créé par l'IA était sûr et a déclenché des réponses immunitaires contre le SARS-CoV-2, le SARS et les coronavirus des chauves-souris. Le système d'IA a identifié des caractéristiques virales conservées pour créer un « super-antigène » à large spectre. Alors que l'indice de peur et de cupidité reste volatile, ce développement pourrait influencer les altcoins à surveiller dans les secteurs de la biotechnologie et de la santé.

Des chercheurs de l'Université de Cambridge ont mené le premier essai clinique humain jamais réalisé sur un composant de vaccin entièrement conçu par intelligence artificielle. L'essai de phase 1, impliquant 39 volontaires en bonne santé, a démontré que l'antigène élaboré par l'IA était sûr et capable d'induire une réponse immunitaire contre non seulement le SARS-CoV-2, mais aussi le SARS et les coronavirus d'origine chauve-souris qui n'ont pas encore sauté à l'humain.

Comment un algorithme a conçu un meilleur antigène

Le projet a été dirigé par le professeur Jonathan Heeney du laboratoire de zoonoses virales de Cambridge et de DIOSynVax (DVX) Ltd, une entreprise issue de la recherche spécialisée dans les vaccins conçus par ordinateur. Leur système d'intelligence artificielle analyse les données de séquences génétiques provenant de la surveillance mondiale des coronavirus, lisant essentiellement les plans moléculaires de toutes les souches connues de Sarbecovirus circulant chez les animaux et les humains.

À partir de ces données, le modèle d'apprentissage automatique identifie les caractéristiques conservées, les éléments structurels qui restent stables entre différentes souches, même lorsque les virus mutent. Au lieu de cibler les parties du virus qui changent rapidement, l'IA se concentre sur les parties qui restent inchangées.

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Le résultat est ce que l'équipe appelle un « super-antigène », une protéine synthétique unique conçue pour entraîner le système immunitaire à reconnaître une large famille de coronavirus, et non pas seulement une variante spécifique.

Les 39 volontaires de l'essai étaient des adultes en bonne santé âgés de 18 à 50 ans. Les données de l'essai ont été collectées entre décembre 2021 et septembre 2023, et les résultats ont été publiés dans le Journal of Infection. Aucun effet secondaire significatif n'a été signalé, et le vaccin a réussi à déclencher des réponses immunitaires contre plusieurs coronavirus Sarbeco.

Pourquoi cela importe au-delà du laboratoire

C'est la première fois qu'un composant de vaccin conçu par ordinateur est testé chez l'homme. Tous les projets précédents de médicaments ou de vaccins assistés par l'IA ont utilisé l'apprentissage automatique comme outil dans un processus de conception dirigé par l'homme. Ce essai représente un cas où le système d'IA lui-même a conçu le composant immunologique principal.

L'équipe du professeur Heeney tente essentiellement de créer une assurance pandémique, une protection contre les virus qui n'ont pas encore sauté chez l'humain mais qui circulent dans les populations de chauves-souris et pourraient émerger à tout moment. Étant donné que le SARS-CoV-1 est apparu en 2002, le MERS en 2012 et le SARS-CoV-2 en 2019, le schéma suggère qu'un autre saut de Sarbecovirus n'est qu'une question de temps.

Ce que cela signifie pour le paysage de l'IA et de la biotechnologie

Pour l'intersection de l'IA et de la santé, ce essai constitue une preuve de concept qui sera suivi de près. L'industrie pharmaceutique investit des milliards dans la découverte de médicaments pilotée par l'IA, avec des entreprises comme Insilico Medicine, Recursion Pharmaceuticals et d'autres qui s'efforcent de faire passer des molécules conçues par l'IA à travers des essais cliniques. Le résultat de Cambridge apporte une crédibilité accrue à l'ensemble du domaine, bien qu'il s'agisse uniquement de données de phase 1 et que des essais d'efficacité plus larges soient nécessaires avant qu'un produit ne soit disponible pour le grand public.

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