Lorsque les PDG de jeunes entreprises de biotechnologie innovantes discutent de la façon dont leurs nouvelles technologies ont vu le jour, ils mentionnent presque inévitablement une convergence des technologies qui a été essentielle pour transformer une idée en un outil thérapeutique ou diagnostique, un outil ou un instrument. Leurs discussions mentionnent généralement des applications basées sur le cloud computing, le séquençage de gènes et la médecine moléculaire. Maintenant, certaines nouvelles technologies peuvent être ajoutées à cette liste.

Un nouveau rapport de Frost & Sullivan, « Les progrès technologiques facilitent la recherche sur les modèles de maladies précliniques», Décrit les synergies entre cinq disciplines qui non seulement permettent de nouvelles avancées, mais qui conduisent à l’adoption de« modèles de maladies précliniques très précis, efficaces et spécifiques pour une grande variété de recherches précliniques ».

Le rapport Frost & Sullivan a spécifiquement mis en évidence ces facteurs:

• Intelligence artificielle
• Modification des gènes
• Bioprinting 3D
• L’informatique quantique
• Bioélectronique

«L’adoption de ces technologies dans la recherche préclinique permet de gagner du temps et de l’argent tout en fournissant des informations précises et fiables», selon l’analyse de Frost.

Le défi pour les chercheurs est souvent d’accéder à l’information et de l’utiliser. L’IA et l’apprentissage automatique permettent des décennies de données historiques ainsi que d’être harmonisées et recherchées. L’aspect d’harmonisation est intimidant, mais les chercheurs des laboratoires commerciaux et universitaires voient déjà l’avantage car l’IA renvoie des résultats qu’il aurait été impossible ou impossible de découvrir autrement.

Envisagenics est un exemple. La société utilise l’IA et l’apprentissage automatique pour identifier les erreurs d’épissage d’ARN et ainsi développer des modèles de maladie plus prédictifs que la génomique seule. Le travail qu’il fait en 8 mois aurait pris 12 ans avant la maturation et la convergence du cloud computing, du séquençage des gènes et de la médecine moléculaire.

CRISPR a révolutionné l’édition des gènes lors de son introduction en 2013. Aujourd’hui, des chercheurs de la faculté de médecine de l’Université Johns Hopkins, de l’Université Duke et d’autres centres universitaires utilisent CRISPR activé par la lumière technologie pour un montage plus précis et plus rapide.

Biosciences visqueuses est devenu le premier, en décembre dernier, à identifier des cibles médicamenteuses à l’aide de modèles de maladie bioprinted 3D. Son modèle initial était un tissu hépatique imprimé en 3D. Depuis lors, il a développé du tissu pulmonaire bioimprimé à utiliser dans la recherche COVID-19. La technologie offre aux chercheurs une alternative à l’utilisation de tissus animaux, offrant ainsi potentiellement une corrélation plus étroite avec les tissus humains qui peut améliorer les résultats toxicologiques.

L’informatique quantique est à ses balbutiements, mais essaie de devenir la prochaine grande chose. le Alliance de Qupharm 16 membres biopharmaceutiques travaillent ensemble de manière précompétitive pour faire progresser l’informatique quantique pour l’industrie pharmaceutique. Actuellement, il s’agit d’un groupe de travail au sein du consortium de développement économique quantique («QED-C») qui vise à identifier les avantages spécifiques de l’informatique quantique pour l’industrie pharmaceutique, à établir un cadre et, finalement, à mutualiser les ressources pour accélérer le développement de solutions et de partage intellectuel. propriété.

La médecine bioélectrique en est également à ses balbutiements. Des chercheurs de l’Université Tufts ont récemment montré que les lésions cérébrales embryonnaires induites par la nicotine chez les grenouilles pouvaient être réparées en augmentant l’expression du gène HCN2, qui restaurait le cerveau. fonctions bioélectriques normales. Ils ont notamment utilisé deux médicaments anti-épileptiques, la lamotrigine et la gabapentine, plutôt que la thérapie génique.

Un autre domaine de recherche consiste à utiliser certaines bactéries pour conduire l’électricité. Cette approche pourrait potentiellement permettre de remplacer les nanofils des dispositifs médicaux par des nanofils plus naturels. fils produits par des protéines.

«Des opportunités commerciales considérables émergent dans le domaine de la modélisation précise des maladies dans le monde; l’un des principaux objectifs des efforts repose sur le soutien de projets de recherche en collaboration qui associent fermement la médecine personnalisée chez des sujets humains aux progrès des technologies de pointe pour la recherche préclinique », a déclaré Cecilia Van Cauwenberghe, directrice de l’industrie de la technologie chez Frost & Sullivan.

Ces technologies ne sont pas utilisées uniformément dans le monde. Les régions d’Amérique du Nord et d’Asie-Pacifique « sont toutes deux fortement orientées vers l’utilisation de l’édition de gènes et de la programmation des cellules souches, alors que les systèmes microfluidiques sur puce et les capteurs biomimétiques ont trouvé une plus grande adoption en Europe », a-t-elle poursuivi.

Les technologies mises en évidence par Frost & Sullivan dans son analyse doivent encore être développées pour leur permettre d’être intégrées et ainsi de combiner leurs forces et de devenir de plus en plus utiles dans la recherche préclinique.

Van Cauwenberghe prévoit «d’immenses opportunités de croissance» pour ces technologies sous la forme de:

• Des partenariats symbiotiques qui fourniront des services très précis.
• Investissements dans l’innovation pour accélérer les capacités.
• Des solutions de précision pour fournir des outils qui, il y a cinq ans, étaient inimaginables.

Tout au long de tout cela, les technologies précliniques basées sur l’IA deviendront de plus en plus importantes en tant que moteurs pour générer des analyses et des prévisions de grande valeur.

Ces technologies sont souvent au stade de la recherche ou deviennent tout simplement utiles. À mesure qu’ils grandissent, attendez-vous à ce que leur applicabilité se développe à mesure que les chercheurs découvrent des applications innovantes dans leurs domaines de recherche en expansion.