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InscriptionCommuniqué de presse
Le projet MELLODDY vise à exploiter la plus grande base de données de petites molécules au monde ayant une activité biochimique ou cellulaire connue, pour permettre l’élaboration de modèles prédictifs plus précis et d’accroître l’efficacité de la découverte de médicaments.
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 (utilisant la technologie d’Amazon Web Services) 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 (1) 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 (dont le chef de projet et directeur scientifique est Hugo Ceulemans) 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 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. »
(1) Le consortium MELLODDY se compose de 17 partenaires :
