Les scientifiques de Pharma affinent leur recherche de molécules cibles en utilisant une base de données graphique.

La société pharmaceutique française Servier a déclaré que son taux de réussite pour trouver des molécules cibles de petite taille avait augmenté d’un ordre de grandeur après avoir déplacé les données scientifiques de soutien vers une base de données graphique à partir de Neo4j. La compagnie pharmaceutique, faisant partie de la classe moyenne de l’industrie avec 4,9 milliards d’euros de revenus annuels, travaille sur le déplacement de sa carte de connaissances à partir de systèmes relationnels vers la base de données graphique dans le cadre d’efforts pour accélérer la découverte de médicaments. Thierry Dorval, chef des sciences des données et de la gestion des données, a expliqué que l’objectif était de créer une bibliothèque de petites molécules – définies en chimie comme ayant moins de 1 000 unités de masse atomique et étant plus petites que les protéines et les acides nucléiques – en fonction des interactions avec la base de données graphique. Le lien peut être dû à une similarité phénotypique (liée aux interactions génétiques) ou à une similarité de transcriptome (liée aux transcriptions d’ARN), par exemple. En raison de la structure basée sur des nœuds et des arêtes, la base de données graphique peut prendre des informations hétérogènes à partir d’une gamme de données préexistantes chez Servier et trouver ces molécules cibles plus rapidement que les approches précédentes, a-t-il déclaré. Jérémy Grignard, chercheur en données et en recherche chez Servier, a déclaré qu’avant d’utiliser l’approche de base de données graphique, une campagne de dépistage pouvait examiner 1 million de petites molécules, mises en place au hasard. Cela a conduit à un taux de réussite – les molécules candidats considérées comme « actives » par rapport à la cible – inférieur à 1%. Mais en utilisant le graphe de connaissances basé sur Neo4j, le projet a passé en revue moins de 1 000 petites molécules et a obtenu un taux de réussite supérieur à 15%. Dorval a déclaré que le résultat était aligné avec les indicateurs clés de performance utilisés pour justifier le projet en termes de temps de mise sur le marché pour le développement de médicaments, un critère de différenciation clé dans l’industrie pharmaceutique.