De la tech à l'oncologie : Maor Shlomo lance le fonds de recherche Second Light
L'entrepreneur israélien Maor Shlomo, qui a vendu Base44 à Wix pour 80 millions de dollars, a lancé le fonds Second Light pour financer la recherche sur le cancer. Il analyse le rôle de l'intelligence artificielle dans la médecine et la validation des traitements.
Maor Shlomo, entrepreneur technologique israélien de 32 ans qui a récemment vendu sa société Base44 à Wix pour environ 80 millions de dollars, canalise sa tragédie personnelle dans une nouvelle initiative philanthropique appelée Second Light. Après avoir perdu sa mère des suites d'un cancer du poumon, Shlomo a fondé ce fonds privé pour investir dans la recherche sur le cancer et le développement de nouveaux traitements. S'exprimant lors de la conférence Rambam Tomorrow, organisée par ynet et le campus médical Rambam, Shlomo a partagé ses réflexions sur l'intersection entre l'intelligence artificielle et la médecine.
Bien qu'il ait bâti sa carrière sur l'intelligence artificielle, Shlomo souligne que la technologie ne suffit pas à elle seule. « Même lorsque l'IA réussira à résoudre de nombreux problèmes médicaux, il faudra toujours, en fin de compte, un médecin pour s'asseoir en face du patient, le comprendre et lui donner de l'espoir », a-t-il déclaré. Évoquant les soins prodigués à sa mère au Rambam, Shlomo a noté que si la prise en charge médicale a été exceptionnelle, la frustration persistante face à cette maladie l'a poussé à créer Second Light.
Le goulot d'étranglement de la validation médicale
Shlomo soutient que la principale limite de la médecine moderne n'est plus la génération d'idées, mais leur validation. Selon lui, l'intelligence artificielle est déjà capable de produire de nouveaux candidats médicaments et structures moléculaires à une échelle sans précédent, mais les tests physiques en laboratoire restent un obstacle majeur.
« L'IA est le biologiste et le chimiste le plus rapide et le plus intelligent. Mais même le biologiste et le chimiste le plus intelligent doivent essayer la théorie dans la réalité », a expliqué Shlomo.
Dans l'univers du logiciel, les idées coûtent peu et l'exécution est reine. Shlomo estime que cette dynamique s'applique désormais à la médecine. Le véritable goulot d'étranglement réside dans la capacité à tester ces hypothèses de manière concrète sur des cellules, en laboratoire, et enfin dans l'organisme humain. Il cite les mathématiques comme un précédent, où l'IA peut tester immédiatement ses propres hypothèses et accélérer les découvertes.
Simuler la biologie humaine en laboratoire
Interrogé sur le problème qu'il résoudrait s'il disposait d'un budget illimité, Shlomo a mentionné le développement d'organoïdes avancés — des cellules humaines cultivées en laboratoire pour simuler des organes ou des tumeurs spécifiques. Reproduire fidèlement le corps humain reste un défi extrêmement complexe. Par exemple, tester des immunothérapies, qui mobilisent le système immunitaire du patient, s'avère particulièrement ardu dans une simple boîte de culture dépourvue de cellules immunitaires.
Une meilleure simulation en laboratoire permettrait aux chercheurs d'observer la réaction potentielle d'un patient à un traitement et d'évaluer sa toxicité bien avant les essais cliniques sur l'homme. Cela pourrait réduire la dépendance aux tests sur les animaux, dont la valeur prédictive pour l'homme est souvent limitée, tout en accélérant les processus réglementaires.
Transformer le rôle des cliniciens
Abordant l'intégration de l'intelligence artificielle dans les flux de travail cliniques, Shlomo met en garde contre des attentes irréalistes. « Il ne s'agit pas de transformer tout le monde en médecin, mais d'aider les médecins à accomplir beaucoup plus », a-t-il souligné. Comparant l'impact de l'IA sur la médecine à celui qu'elle a eu sur le développement logiciel, il soutient qu'elle agit comme un multiplicateur de productivité.
Les médecins d'aujourd'hui font face à une charge écrasante : assimiler une littérature médicale pléthorique tout en maintenant une relation humaine avec leurs patients. Shlomo est convaincu que l'IA prendra rapidement en charge la gestion des connaissances, permettant aux cliniciens de se concentrer sur les soins directs. Toutefois, une intégration réussie nécessite des infrastructures informatiques robustes et l'intégration de données multidimensionnelles.
En conclusion, Shlomo reste optimiste quant à l'avenir de l'oncologie. Alors que les cadres réglementaires peinent à suivre le rythme des innovations technologiques, il conseille aux innovateurs de concevoir des solutions adaptées aux capacités futures des modèles d'IA. « Nous vivons une période extraordinaire. Nous verrons des solutions de notre vivant, et la seule question est de savoir à quelle vitesse elles arriveront », a-t-il conclu.
