Insilico utilise des outils pilotés par l’IA pour révéler le lien entre la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI) et le vieillissement accéléré

La fibrose pulmonaire idiopathique (FPI) est une maladie pulmonaire chronique et progressive caractérisée par une accumulation excessive de composants de la matrice extracellulaire, entraînant un déclin progressif de la fonction pulmonaire et, à terme, une insuffisance respiratoire. Touchant principalement les personnes de plus de 60 ans, la FPI partagerait des voies biologiques sous-jacentes avec le processus de vieillissement. Comprendre ces mécanismes communs est crucial pour développer des thérapies innovantes de longévité potentiellement bénéfiques pour les populations du monde entier.
Récemment, des chercheurs d’Insilico Medicine ont publié une étude dans Aging explorant les mécanismes liés au vieillissement dans la FPI via des approches d’intelligence artificielle (IA). Cette recherche établit de nouvelles connexions entre la biologie du vieillissement et la pathogenèse de la FPI, tout en démontrant le potentiel des approches guidées par l’IA pour le développement thérapeutique des maladies liées à l’âge.
Pour approfondir ces travaux, l’équipe a développé deux modèles d’apprentissage profond spécialisés : le « fibrosis-aware aging clock », une horloge protéomique du vieillissement prenant en compte les voies, entraînée sur les données de protéomique du UK Biobank, et IPF-Precious3GPT, un transformeur omique générant des profils différentiels d’expression génique à partir d’instructions textuelles.
L’horloge du vieillissement montre d’excellentes performances en validation croisée, prédisant l’âge biologique avec une grande précision (R²=0,84, MAE=2,68 ans). Les chercheurs ont ensuite appliqué le modèle au jeu de données Olink et utilisé une méthode de régression linéaire pour évaluer l’effet de la sévérité de la maladie sur le rythme du vieillissement. Les résultats ont montré que les patients atteints d’infections graves — susceptibles de développer une fibrose pulmonaire — avaient des âges biologiques prévus significativement plus élevés que les témoins sains, suggérant que l’horloge entraînée reflète la biologie réelle dans les cas fibrosants.
L’analyse avec le modèle génératif IPF-P3GPT a révélé des signatures d’expression génique à la fois communes et uniques entre les poumons vieillissants et la maladie fibrotique, indiquant que la FPI n’est pas uniquement un vieillissement accéléré mais comporte des processus pathologiques distincts. L’étude a également identifié quatre voies clés (signalisation TGF-β, stress oxydatif, inflammation, remodelage de la matrice extracellulaire) comme centrales pour la FPI et le vieillissement, mais impliquées différemment sur le plan génétique.
Dans la continuité, l’équipe de recherche d’Insilico prévoit de valider ces modèles d’IA auprès de cohortes dédiées de patients FPI et d’étendre cette approche à d’autres maladies fibrosantes et pathologies liées à l’âge. L’équipe envisage également d’utiliser ses outils pour la découverte de médicaments, l’identification de biomarqueurs et des stratégies de médecine personnalisée à travers l’ensemble du spectre du vieillissement et des maladies chroniques.
En s’appuyant sur les technologies IA et d’automatisation de pointe, Insilico a considérablement amélioré l’efficacité du développement préclinique de médicaments, établissant une nouvelle référence en R&D pharmaceutique pilotée par IA. Alors que la découverte de médicaments à un stade précoce requiert traditionnellement de 2,5 à 4 ans, Insilico a nommé 20 candidats précliniques en 12 à 18 mois en moyenne par programme (de l’initiation du projet à la nomination d’un candidat préclinique), avec seulement 60 à 200 molécules synthétisées et testées par programme.
Depuis sa fondation en 2014, Insilico a publié plus de 200 articles évalués par des pairs. Grâce à des percées scientifiques durables à l’intersection de la biotechnologie, de l’intelligence artificielle et de l’automatisation, Insilico figure parmi les 100 meilleures institutions mondiales du classement "2025 Research Leaders: global corporate institutions for biological sciences and natural sciences publications" du Nature Index.

[1] Galkin F, Chen S, Aliper A, Zhavoronkov A, Ren F. AI-driven toolset for IPF and aging research associates lung fibrosis with accelerated aging. Aging (Albany NY). 2025 Aug 8; . https://doi.org/10.18632/aging.206295

À propos d’Insilico Medicine
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