fr.wedoany.com Rapport : Le département de découverte de médicaments par intelligence artificielle de ByteDance a entamé une scission et cherche un financement indépendant.
Après la scission, ByteDance détiendra une participation majoritaire dans la nouvelle société. L'équipe, les algorithmes, la plateforme technologique et les actifs des pipelines existants du département de découverte de médicaments par IA seront transférés à la nouvelle entité, qui continuera à bénéficier du soutien en puissance de calcul de Volcano Engine. Créé en 2021 et dirigé par Kai Liu, ce département compte environ 50 membres clés. L'équipe comprend des talents en AI for Science (AI4S), des experts en algorithmes et des spécialistes pharmaceutiques. Depuis sa création, elle mène des recherches sur les modèles fondamentaux, le développement de plateformes et la commercialisation. L'équipe précédemment responsable du modèle de prédiction de structure des protéines chez ByteDance a également été intégrée, et les algorithmes et modèles associés ont été consolidés. Elle continuera à faire progresser la recherche sur les modèles fondamentaux dans ce domaine, bien que quelques employés aient déjà quitté l'entreprise.
ByteDance a déjà réalisé plusieurs avancées technologiques dans le domaine de la découverte de médicaments par IA. En 2025, son équipe AI4S a publié les modèles de prédiction de structure moléculaire Protenix et Seedfold. En 2026, elle a lancé Protenix-v1 et Protenix-v2, établissant des capacités de prédiction de structure open source pour les systèmes de biomolécules tels que les protéines et les ligands. Dans le domaine de la conception et de la prédiction de protéines, l'équipe a développé des outils comme PXDesign pour concevoir des liants protéiques. ByteDance a également lancé Anew Labs, une plateforme axée sur l'IA dédiée à la recherche et au développement de médicaments réels. Selon le site web d'Anew Labs, l'équipe a publié des résultats de recherche incluant AnewSampling, AnewOmni, AnewFEP, AnewSynth et scNext, couvrant des domaines tels que la prédiction de structure dynamique protéine-ligand, la génération de molécules à l'échelle atomique, le calcul d'énergie libre, la prédiction de faisabilité de synthèse et les cellules virtuelles. La plateforme a également lancé des pipelines de médicaments précoces.
En avril, Anew Labs a dévoilé pour la première fois son projet de petites molécules IL-17 lors de la conférence annuelle de l'American Association of Immunologists. Selon les informations divulguées, il s'agit du premier cas mondial d'utilisation de petites molécules pour bloquer trois dimères de la famille IL-17. L'IL-17 est une voie importante dans les maladies auto-immunes telles que le psoriasis et la spondylarthrite ankylosante. Alors que le travail de découverte de médicaments par IA de ByteDance devient de plus en plus mature, l'entreprise tente de le faire passer de la recherche à l'application industrielle. Elle a intégré les équipes internes concernées et se prépare à tester la commercialisation. Le cycle de validation des activités AI4S est long et le processus de développement complexe. Prenant l'exemple de la découverte de médicaments, cela implique la recherche de modèles, des expériences humides et la validation clinique, nécessitant des talents spécialisés et un modèle organisationnel différent de celui des activités Internet de ByteDance.
La scission vise à établir une structure indépendante mieux adaptée à cette activité. ByteDance espère que cet ajustement contribuera à attirer les meilleurs talents et à intégrer davantage les capacités des modèles fondamentaux, les algorithmes et l'expertise pharmaceutique. IQVIA, un fournisseur de services de données médicales et de recherche clinique, prévoit que les dépenses pharmaceutiques mondiales atteindront environ 2,3 billions de dollars d'ici 2028. Le marché est vaste, mais les problèmes de coûts élevés, de longs cycles et de taux d'échec élevés dans le développement de nouveaux médicaments n'ont pas fondamentalement changé, ce qui a stimulé la demande d'outils d'IA capables d'améliorer certains processus.
La recherche en AI4S s'accélère également, comme en témoigne la série de modèles de prédiction de structure des protéines AlphaFold de Google DeepMind. AlphaFold 2 a étendu la prédiction de structure des protéines à grande échelle, prédisant environ 200 millions de structures protéiques, tandis qu'AlphaFold 3 a étendu la portée de la prédiction à des systèmes d'interaction plus complexes. Les modèles de génération multimodale de molécules apparus ces dernières années résolvent un défi pharmaceutique plus direct : la conception de médicaments, montrant que la découverte de médicaments par IA passe progressivement de la recherche à l'application industrielle.
ByteDance investit dans l'AI4S depuis des années. Vers 2020, elle a commencé à explorer des domaines tels que la découverte de médicaments par IA, la simulation moléculaire et la biologie computationnelle. Depuis, elle a constitué des équipes couvrant les calculs de principes premiers, la chimie quantique, la dynamique moléculaire, la simulation de matériaux et la génération de molécules pour des applications énergétiques et pharmaceutiques. Après la création de l'équipe de recherche sur les modèles fondamentaux Seed chez ByteDance, l'AI4S est devenue une partie de sa stratégie technologique de pointe. Il s'agit de la première tentative de ByteDance de commercialiser l'AI4S.
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