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Un nouveau consortium de recherche pour accélérer la découverte de médicaments via le Machine Learning (Communiqué)

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Un nouveau consortium de partenaires pharmaceutiques, technologiques et universitaires européens annonce le lancement du projet MELLODDY (Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery). Ce dernier a pour objectif d’utiliser les méthodes d’apprentissage automatique dans les chimiothèques de 10 sociétés pharmaceutiques. A terme, les membres vont développer une plateforme créant des modèles plus précis pour prédire quels composés pourraient être prometteurs dans les dernières étapes de la découverte et du développement de médicaments.

Représentant un nouveau modèle de collaboration entre les concurrents traditionnels dans le monde de la découverte de médicaments, le projet implique un volume sans précédent de données concurrentielles. Via MELLODDY, une plateforme sophistiquée est en cours de développement répondant à la fois au besoin de préserver la sécurité et la confidentialité des datas, tout en permettant suffisamment d’échange d’informations pour améliorer les performances prédictives.

MELLODDY implique 17 partenaires de toute l’Europe et reçoit un financement de l’IMI (Innovative Medicines Initiative) dans le cadre d’un partenariat public-privé. Janssen Pharmaceutica NV est l’industrie pharmaceutique responsable du projet avec une coordination assurée par Owkin. Le projet durera trois ans et se terminera en juin 2022 avec un budget estimé à 18,4 millions d’euros.

« Le projet MELLODDY est une collaboration novatrice qui pourrait accélérer la découverte de nouveaux médicaments et améliorer les résultats pour les patients. In fine, cela permettrait, pour la première fois, de mener des recherches dans les bases de données décentralisées et hautement prioritaires des chimiothèques annotées du consortium » déclare Hugo Ceulemans, MELLODDY Project Leader et Scientific Director, Discovery Data Sciences chez Janssen Pharmaceutica NV. «Ce projet a pour objectif de permettre aux partenaires du secteur pharmaceutique de collaborer, décuplant ainsi les efforts de découverte au travers d’une efficacité commune. »

« Le consortium MELLODDY utilisera la technologie Blockchain, nommée Substra et développée par Owkin, pour extraire des informations d’un ensemble de données sans avoir à les mettre en commun » affirme Mathieu Galtier, Project Coordinator chez OWKIN. «L’objectif est d’exploiter les connaissances collectives du consortium contenant notamment des algorithmes d’apprentissage automatique à tâches multiples intégrant un système de gestion étendu de la confidentialité pour identifier les composés les plus efficaces pour le développement de médicaments tout en protégeant la propriété intellectuelle des membres du consortium. »

A propos du projet MELLODDY

MELLODDY vise à entraîner des modèles prédictifs sur des bases de données provenant de multiples partenaires tout en assurant la confidentialité des données et des modèles en développant une plateforme utilisant la technologie d’apprentissage fédéré. La plateforme MELLODDY utilise la technologie d’Amazon Web Services afin d’exécuter des algorithmes d’apprentissage statistique fournis par des partenaires académiques à grande échelle. Les données ne quittent jamais l’infrastructure du propriétaire et seuls les modèles non-sensibles sont échangés. Un serveur central permet à chaque partenaire de partager un modèle commun qui peut être consolidé collectivement. Pour assurer une traçabilité complète des opérations, la plateforme est basée sur une Blockchain privée. Cela signifie qu’un registre sera partagé entre tous les partenaires pharmaceutiques de manière à ce qu’il n’y ait pas d’autorité centrale. La plateforme garantit, de par sa conception, que les partenaires gardent le contrôle et la visibilité sur leurs propres données privées. En l’absence d’autorité centrale, toute communication entre le serveur et le registre doit être approuvée par tous les partenaires avant de pouvoir continuer. Comme un relevé bancaire, le registre tient lieu de journal de toutes les activités et peut être demandé pendant et après une exécution fédérée. La plateforme MELLODDY est conçue pour empêcher la fuite d’informations confidentielles, tout en renforçant le domaine de performance prédictive et d’applicabilité des modèles en exploitant toutes les données disponibles.

Le consortium MELLODDY se compose de 17 partenaires :

– 10 sociétés pharmaceutiques : Amgen, Astellas, AstraZeneca, Bayer, Boehringer Ingelheim, GSK, Janssen Pharmaceutica NV, Merck KgaA, Novartis, et Institut de Recherches Servier.

– 2 universités : KU Leuven, Budapesti Muszaki es Gazdasagtudomanyi Egyetem

– 4 experts : Owkin, Fondation Substra, Loodse, Iktos

– 1 une grande entreprise d’AI computing : Nvidia

À propos de IMI

L’Innovative Medicines Initiative (IMI) est un partenariat entre l’Union européenne et l’industrie pharmaceutique européenne, représentée par l’European Federation of Pharmaceutical Industries and Associations (EFPIA). Elle s’emploie à améliorer la santé en accélérant la mise au point de médicaments de la prochaine génération et en facilitant leur accès auprès des patients, en particulier dans les régions où les besoins médicaux ou sociaux ne sont pas satisfaits. Plus d’informations sur IMI : www.imi.europa.eu 

Informations

Ce projet a reçu un financement de l’initiative commune Innovative Medicines Initiative 2 au titre de la convention de subvention n°831472. Cette entreprise commune bénéficie du soutien du programme de recherche et d’innovation Horizon 2020 de l’Union européenne et des entreprises EFPIA.

Avertissement

Cette communication reflète les points de vue des auteurs mais pas ceux de l’IMI, ni de l’Union européenne, ni de l’EFPIA, et aucun des partenaires associés n’est responsable de l’utilisation des informations contenues dans ce document.

Contacts presse OWKIN

AGENCE RAOUL, Pierre GATEY / Elvin Macko, Pierre@agenceraoul.com / Elvin@agenceraoul.com

MELLODDY Communication: Kim ROTONDO – Janssen (KRotondo@its.jnj.com) ; Michèle BENTATA  – OWKIN (michele.bentata@owkin.com)

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