Dans un monde où l’intelligence artificielle (IA) repousse sans cesse les limites de l’innovation, une startup française nommée Aqemia se démarque en alliant physique théorique et IA générative pour révolutionner la découverte de nouveaux médicaments. Forte d’une récente levée de fonds de 38 millions de dollars, l’entreprise s’apprête à accélérer ses recherches dans le domaine de l’oncologie et de l’immuno-oncologie.

Un mariage prometteur entre physique quantique et IA

Fondée en 2019 par Maximilien Levesque et Emmanuelle Rolland-Martiano, Aqemia se distingue par son approche novatrice combinant physique quantique et algorithmes d’apprentissage automatique. L’entreprise utilise des modèles inspirés de la mécanique statistique pour entraîner une IA générative capable de concevoir de potentielles molécules thérapeutiques.

Cette méthode présente l’avantage de s’affranchir de la nécessité de disposer de données expérimentales coûteuses et chronophages. Au lieu de cela, les algorithmes d’Aqemia génèrent des données synthétiques permettant de prédire les propriétés des molécules et leurs interactions avec les cibles thérapeutiques visées.

Notre approche basée sur la physique et la mécanique statistique nous permet d’entraîner une IA générative sans avoir besoin de vastes ensembles de données expérimentales.

Maximilien Levesque, co-fondateur d’Aqemia

Un focus sur l’oncologie et l’immuno-oncologie

Avec cette nouvelle levée de fonds, Aqemia entend concentrer ses efforts sur la découverte de traitements innovants dans les domaines de l’oncologie et de l’immuno-oncologie. L’entreprise espère ainsi contribuer à la lutte contre le cancer en identifiant de nouvelles molécules capables de cibler efficacement les cellules tumorales ou de stimuler les défenses immunitaires de l’organisme.

Ce choix stratégique s’inscrit dans un contexte où l’IA s’impose comme un outil incontournable pour accélérer la découverte de médicaments. Selon une étude récente, le marché mondial de l’IA appliqué à la recherche pharmaceutique devrait atteindre 5,1 milliards de dollars d’ici 2025, avec un taux de croissance annuel de 26%.

Des partenariats prometteurs et une expansion à l’international

Le potentiel d’Aqemia a déjà séduit plusieurs acteurs majeurs du secteur. En décembre dernier, la startup a signé un accord pluriannuel avec le géant pharmaceutique français Sanofi, un partenariat qui pourrait rapporter jusqu’à 140 millions de dollars en fonction de l’atteinte de certains objectifs de recherche et développement.

Forte de ce succès, Aqemia prévoit désormais d’étendre sa présence à l’international. L’entreprise annonce l’ouverture prochaine d’un bureau à Londres, un choix stratégique visant à attirer les meilleurs talents dans le domaine de l’IA appliquée à la santé.

L’ouverture de notre bureau londonien marque une étape importante dans notre ambition d’accélérer la découverte de nouveaux médicaments à l’échelle mondiale.

Emmanuelle Rolland-Martiano, co-fondatrice d’Aqemia

Un écosystème français dynamique dans l’IA appliquée à la santé

Le succès d’Aqemia témoigne du dynamisme de l’écosystème français dans le domaine de l’IA appliquée à la santé. La startup a bénéficié du soutien de plusieurs investisseurs de renom, dont Cathay Innovation, Wendel, Bpifrance Large Venture, Eurazeo et Elaia.

D’autres pépites françaises se distinguent dans ce secteur en pleine effervescence :

• Owkin, qui collabore avec plusieurs grands laboratoires pharmaceutiques pour accélérer la recherche clinique grâce à l’IA.
• Iktos, spécialisée dans la conception de nouvelles molécules thérapeutiques à l’aide d’algorithmes de deep learning.
• Cardiologs, qui développe des solutions d’IA pour améliorer le diagnostic des maladies cardiovasculaires.

Avec cette nouvelle levée de fonds, Aqemia confirme son statut de leader dans l’utilisation de l’IA générative pour révolutionner la découverte de médicaments. En alliant physique théorique et apprentissage automatique, la startup ouvre de nouvelles perspectives dans la lutte contre le cancer et d’autres maladies critiques. Une approche prometteuse qui pourrait bien marquer un tournant dans l’histoire de la recherche pharmaceutique.