Qubit Pharmaceuticals, une start-up innovante en pleine croissance, se positionne à la pointe de la recherche en chimie et en simulation numérique, avec un objectif ambitieux : accélérer la découverte de nouvelles molécules et générer des candidats médicaments à partir de données moléculaires complexes. L'équipe Machine Learning de Qubit Pharmaceuticals, composée de chercheurs et de développeurs spécialisés, a sollicité MARGO pour développer et déployer des algorithmes de Machine Learning (Xgboost, Lihtgbm, Catboost, GNN, NN) afin d'optimiser et d'automatiser le processus de découverte moléculaire.
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11 Dec 2025
Qubit Pharmaceuticals : Révolutionner la Recherche Moléculaire avec l'Intelligence Artificielle
Contexte : pourquoi anticiper la demande est devenu stratégique ?
Enjeux : Optimiser la recherche moléculaire pour devenir leader dans l’Innovation Médicale
Le défi principal pour Qubit Pharmaceuticals est d’améliorer l’efficacité du processus de génération de molécules en rendant l'exploration plus rapide, plus exhaustive et mieux guidée. Cela implique de réduire le besoin de tests en laboratoire coûteux et de permettre une exploration moléculaire plus vaste et plus précise.
Les objectifs sont les suivants :
1
Optimiser l’outil de génération de nouvelles molécules grâce à des Modèles de Machine Learning (Xgboost, Lihtgbm, Catboost, GNN, NN).
2
Explorer l’espace moléculaire de manière plus exhaustive, rapide et ciblée.
3
Développer un outil plug-and-play accessible à toutes les équipes de recherche pour une adoption à grande échelle.
Métriques :
1. Vitesse de convergence : Mesure du temps nécessaire pour que les modèles atteignent une solution optimale. L'amélioration de cette métrique a permis d'augmenter l'efficacité du processus de génération de molécules.2. Diversité de l'exploration : Indicateur clé permettant de mesurer la variété des molécules générées. L'objectif est de trouver un équilibre entre exploration exhaustive et ciblée des molécules.
3. Répétabilité : Mesure de la capacité à reproduire les résultats obtenus, garantissant la robustesse et la fiabilité des modèles développés.
4. Précision des prédictions chimiques : Évaluation de la capacité des modèles à prédire correctement les propriétés chimiques des molécules, un critère essentiel pour optimiser le processus de sélection de candidats-médicaments.
Ces métriques permettent de suivre l'efficacité des modèles de machine learning et d'assurer que les résultats sont conformes aux objectifs du projet.
Réponse MARGO : Optimisation de l'exploration moléculaire et développement d’algorithme de Machine Learning
MARGO a déployé une solution intégrant des modèles de machine learning, tels que les Graph Neural Networks (GNN) et des approches de Reinforcement Learning (RL), afin de prédire plus efficacement les propriétés chimiques des molécules.De la donnée à la découverte : un accompagnement sur mesure
En collaboration étroite avec les équipes internes de Qubit Pharmaceuticals, MARGO a :- Optimisé l'exploration moléculaire en combinant des techniques de machine learning et de théorie des graphes pour modéliser les molécules et accélérer leur génération.
- Mit en place un package ML interne évolutif, permettant une intégration rapide et fluide des nouvelles découvertes dans le processus de recherche.
- Créé des métriques de qualité pour mesurer la vitesse de convergence, la diversité des explorations et la répétabilité, garantissant ainsi l'efficacité et la fiabilité du processus de découverte.
Ce projet illustre parfaitement la capacité de MARGO à intégrer des technologies de pointe pour répondre à des défis complexes. L’utilisation de Graph Neural Networks pour l'exploration moléculaire, une approche nouvelle et prometteuse, permet d'exploiter pleinement le potentiel des données moléculaires en affinant les prédictions de nouvelles molécules viables.
ROI
L’intervention de MARGO a généré des bénéfices significatifs :
1
Gain de temps et réduction des coûts de recherche L’automatisation de la génération de molécules permet de réduire le nombre de tests en laboratoire et de concentrer les ressources sur les molécules les plus prometteuses.
2
Accélération de la recherche de médicaments Grâce aux modèles prédictifs, Qubit peut identifier des candidats-médicaments plus rapidement, ce qui réduit les délais de mise sur le marché.
3
Efficacité accrue des processus internes L’automatisation des tâches internes, comme le parsing de documents, améliore la productivité de l’équipe ML et permet aux chercheurs de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
4
Évolutivité du système ML Le package ML mis à jour est désormais stable, flexible et facilement déployable, ce qui permet à Qubit de répondre plus rapidement aux nouveaux défis de la recherche.
Conclusion : Qubit Pharmaceuticals a franchi une étape clé dans la recherche de nouvelles molécules
L'expertise de MARGO en IA a permis à Qubit Pharmaceuticals de franchir une étape importante dans l'optimisation de ses processus de génération de nouvelles molécules. Ce projet de génération de molécules, maintenant optimisé grâce à des méthodes de machine learning, est devenu un véritable levier stratégique pour accélérer les découvertes scientifiques.
L’outil de génération de molécules est désormais prêt à être déployé à grande échelle et sera accessible à l’ensemble des équipes de Qubit. Ce projet s'inscrit dans une vision plus large de l’innovation, avec de nouvelles applications potentielles en physique quantique, chimie et médecine.
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Grâce à l’utilisation des technologies de machine learning et à la collaboration étroite avec les chimistes et chercheurs de Qubit Pharmaceuticals, MARGO a permis de rendre la génération de nouvelles molécules plus rapide, plus fiable et plus économique. Ce partenariat avec Qubit confirme l’expertise de MARGO dans la mise en œuvre de solutions d’IA de pointe notamment dans des secteurs complexes comme la recherche scientifique et pharmaceutique. Transformez vos défis en opportunités avec des solutions innovantes et sur mesure !
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FAQ - Révolution de la recherche moléculaire avec l'intelligence artificielle
Q : Quel était l’objectif principal de Qubit Pharmaceuticals ?R : Qubit Pharmaceuticals cherchait à accélérer la découverte de nouvelles molécules et à générer des candidats-médicaments à partir de données moléculaires complexes, grâce à des modèles avancés de machine learning.
Q : Quels étaient les principaux défis rencontrés ?
R : L’enjeu était de rendre l’exploration moléculaire plus rapide, plus exhaustive et mieux ciblée, tout en réduisant les tests en laboratoire coûteux et en facilitant l’adoption des outils IA à grande échelle.
Q : Quelles technologies ont été déployées par MARGO ?
R : Les équipes de MARGO ont intégré des modèles de Machine Learning tels que les Graph Neural Networks (GNN), le Reinforcement Learning (RL), ainsi que Xgboost, LightGBM et Catboost pour modéliser et prédire les propriétés chimiques des molécules.
Q : En quoi a consisté la collaboration entre Qubit et MARGO ?
R : MARGO a travaillé en étroite collaboration avec les équipes internes pour optimiser l’exploration moléculaire, développer un package ML interne évolutif et créer des métriques de qualité assurant la fiabilité et la performance des modèles.
Q : Quels bénéfices concrets ont été obtenus ?
R : Le projet a permis de réduire les coûts de recherche, d’accélérer la mise sur le marché de nouveaux médicaments, d’améliorer la productivité interne et de rendre le système ML plus flexible et déployable à grande échelle.
Q : Quelles métriques ont été utilisées pour mesurer la performance ?
R : La vitesse de convergence, la diversité de l’exploration, la répétabilité des résultats et la précision des prédictions chimiques ont servi à évaluer l’efficacité et la robustesse des modèles IA.
Q : Quel est l’impact global du projet ?
R : Ce projet marque une étape clé pour Qubit Pharmaceuticals dans la modernisation de la recherche moléculaire et ouvre la voie à de nouvelles applications en chimie, médecine et physique quantique.
Q : Comment MARGO accompagne-t-elle d’autres entreprises ?
R : Grâce à son expertise en IA et en industrialisation des modèles de Machine Learning, MARGO aide d’autres organisations à relever des défis similaires, en optimisant leurs processus de recherche, d’analyse et d’innovation.
