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QuBit Pharmaceuticals

Qubit-Pharmaceuticals : des économies de temps et de coûts

Depuis des décennies, nous savons à quelle point l'autorisation de mise sur le marché d’un médicament, en l’occurrence une petite molécule capable de redonner sa fonction initiale à une protéine « endommagée », résulte d’un parcours long et coûteux.

13 Oct 2021

 Il faut compter en moyenne 500 millions d’euros sur 5 ans pour la seule phase de drug discovery. Pour cette raison, les grands groupes pharmaceutiques tentent de réduire le coût de développement, en transférant une partie du processus de découverte à des entreprises spécialisées. Depuis un an, Qubit-Pharmaceuticals travaille ainsi avec succès, aux côtés d’entreprises biopharmaceutiques, avec l’objectif ambitieux de diviser par deux le coût et la durée du développement de médicaments précliniques. Pour y parvenir, la jeune startup de Drug Discovery composée de 11 scientifiques talentueux conçoit des médicaments assistés par ordinateur, grâce à deux composantes majeures : la précision des modèles physique et l’avantage numérique HPC (High Performance Computing : méthode de calculs massivement parallélisés) et quantique (QPU). Elles permettent à l’équipe de Qubit-Pharmaceuticals de modéliser et de simuler de façon très précise les interactions entre les molécules et identifier le site d’intérêt d’une cible thérapeutique, comme l’explique Jérôme Foret, CTO de Qubit-Pharmaceuticals. « Nous sommes partis des modèles créés par Jay Ponder et Penguy Ren, il y a 30 ans, qui permettent de faire de la modélisation moléculaire. Durant ces dix dernières années, Jean-Philip Piquemal, Louis Lagardère et Matthieu Montes, ont porté cette science sur les infrastructures de calculs les plus puissantes du monde, grâce à des modèles mathématiques très avancés.

Ainsi, les résultats obtenus sont plus précis et beaucoup plus rapides. Seule la qualité des modèles physiques de Qubit-Pharmaceuticals peut le faire.

 Aujourd’hui, nous pouvons imaginer autant de molécules que l’on veut, des millions par exemple, mais au lieu de les fabriquer, les tester puis les analyser, comme le ferait un laboratoire durant des années, nous les simulons. Ce qui nous permet d’analyser directement les données numériques et de réduire à 18 mois le cycle de découverte de nouvelles molécules efficaces. »Preuve en est, grâce à la performance de ses logiciels combiné à ses ordinateurs surpuissants, en mai dernier, Qubit- Pharmaceuticals a pu concevoir une molécule active sur la « main protease » du virus du SARS-Cov-2 (protéine principale pour la fonction du virus). D’autres promesses de cibles thérapeutiques complexes sont à venir.

Membre du pôle Medicen Paris Région, partenaire du programme Next French Healthcare

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