Révolutionner la médecine grâce aux remèdes anciens et à l’intelligence artificielle

Et si les remèdes de nos ancêtres n’avaient pas encore révélé tout leur potentiel médical ? C’est ce sur quoi mise Enveda Biosciences, une startup biotech ambitieuse qui a récemment levé 55 millions de dollars pour donner une nouvelle impulsion à la découverte de médicaments en utilisant l’intelligence artificielle (IA). Enveda se distingue par une approche unique : combiner des connaissances millénaires sur les plantes médicinales avec les technologies les plus avancées de l’IA pour explorer de nouvelles pistes thérapeutiques.

La sagesse du passé au service de l’avenir

Depuis des milliers d’années, l’humanité a utilisé des plantes pour se soigner. Certaines de ces découvertes se sont transformées en médicaments modernes ; par exemple, l’aspirine, l’un des analgésiques les plus utilisés au monde, est dérivée de l’écorce de saule, connue depuis l’Antiquité pour ses propriétés anti-douleur. Aujourd’hui, environ 40 % des médicaments sur le marché proviennent de substances naturelles, selon l’Organisation mondiale de la santé (OMS). Pourtant, la biodiversité végétale reste largement inexploitée. En effet, les scientifiques estiment n’avoir exploré qu’une fraction du potentiel thérapeutique du monde végétal. Enveda vise à combler cette lacune.

L’IA pour accélérer les découvertes

Identifier et isoler des molécules dans des plantes prend traditionnellement des années, voire des décennies. Le processus est non seulement long, mais également coûteux et complexe. C’est là qu’Enveda entre en scène. Fondée en 2019 par Viswa Colluru, ancien chercheur chez Recursion Pharmaceuticals, la startup a pour objectif de tirer parti de l’IA pour accélérer l’identification de nouvelles molécules d’intérêt thérapeutique. Leur technologie permet de scanner des milliers de plantes traditionnellement utilisées pour traiter diverses affections et d’analyser leur composition chimique en profondeur.

Colluru explique que l’IA d’Enveda est capable d’identifier des similitudes dans l’utilisation de plantes par des cultures différentes à travers le monde, qui ont souvent employé des remèdes similaires sans se connaître. Une fois ces plantes prometteuses sélectionnées, l’IA décode leur « langage chimique » pour identifier les molécules qui pourraient avoir un intérêt thérapeutique, permettant ainsi de prioriser celles à tester.

Un nouveau tournant pour la médecine

Grâce à cette approche innovante, Enveda est sur le point d’atteindre des résultats concrets. En 2024, deux médicaments développés par la startup, l’un contre les maladies inflammatoires de l’intestin et l’autre contre des affections cutanées telles que l’eczéma, entreront en essais cliniques. Ce succès a attiré l’attention d’investisseurs prestigieux, comme Microsoft, The Nature Conservancy et Jazz Venture Partners, qui ont participé à leur dernier tour de financement. Ces fonds permettront de poursuivre la recherche et de développer de nouveaux traitements.

Une approche au-delà du cannabis et des psychédéliques

Contrairement à d’autres compagnies qui concentrent leurs efforts sur des plantes bien connues comme le cannabis ou les champignons hallucinogènes, Enveda a choisi d’explorer des plantes moins étudiées. Pour Viswa Colluru, cette approche plus large permet de découvrir un nombre incalculable de molécules prometteuses.

Le monde végétal offre une diversité chimique inexplorée. Selon Colluru, l’étude d’une centaine de plantes suffit déjà à révéler tellement de nouvelles pistes thérapeutiques qu’il devient difficile de les explorer toutes.

En combinant la sagesse traditionnelle avec des technologies modernes, Enveda est en passe de révolutionner la manière dont nous découvrons de nouveaux médicaments. Le chemin vers des traitements plus efficaces et respectueux de la nature semble se dessiner, et cette startup est en première ligne pour dévoiler ces trésors cachés.

Check Also

COTRAL LAB : Une révolution technologique dans la protection auditive grâce à l’impression 3D

Imaginez des protections auditives si bien ajustées qu’elles s’adaptent parfaitement à la forme spécifique de …