L'IA révolutionne la découverte de médicaments : 3 molécules prometteuses en 2026

AlphaFold 3 et la prédiction des interactions

La troisième version d'AlphaFold, publiée par Google DeepMind en 2024, ne se contente plus de prédire la structure des protéines isolées — elle modélise les interactions entre protéines, ADN, ARN et petites molécules. Cette capacité est fondamentale pour la conception de médicaments, où l'objectif est souvent de bloquer ou d'activer une interaction spécifique.

Trois pistes qui s'accélèrent

Alzheimer : Des chercheurs de l'université de Toronto ont utilisé AlphaFold 3 pour identifier un inhibiteur de la protéine tau qui ralentit significativement la formation des plaques neurofibrillaires dans des modèles animaux. Les essais de phase I sur l'humain débuteront en juin 2026.

Bactéries résistantes : L'antibiorésistance est l'une des plus grandes menaces sanitaires de la décennie. Une équipe du Pasteur Institut a identifié par screening computationnel 12 molécules candidates contre des souches de Klebsiella pneumoniae résistantes à tous les antibiotiques connus.

Cancers rares : Pour les cancers orphelins, le ratio coût/bénéfice de la recherche traditionnelle a longtemps dissuadé l'investissement. L'IA change l'équation en réduisant de 70% le coût de la phase de découverte.