Isomorphic Labs’ Next‑Gen IsoDDE Engine fait progresser la conception assistée par IA de molécules complexes et difficiles à cibler

En résumé

IsoDDE est présenté comme une plateforme d’IA de nouvelle génération conçue pour faire progresser la découverte de médicaments in silico en améliorant la précision prédictive, en élargissant la portée des cibles et en permettant la création de nouvelles substances chimiques pour des systèmes biologiques complexes.

Isomorphic Labs, une filiale de Google DeepMind, a présenté IsoDDE, décrite comme le système d’IA le plus avancé divulgué publiquement pour la conception de médicaments computationnelle en février 2026.

La plateforme se positionne comme un moteur in silico complet qui va au-delà de l’objectif de prédiction de structure d’AlphaFold 3 et vise à résoudre plusieurs limitations de longue date dans les flux de travail de développement de médicaments numériques.

Selon la société, IsoDDE est conçu pour se généraliser à des systèmes biologiques inconnus, prédire les affinités de liaison sans recourir à des simulations traditionnelles basées sur la physique, identifier des poches de régulation cachées et fonctionner efficacement avec des anticorps et d’autres biomolécules complexes.

Dans ses programmes internes, Isomorphic Labs rapporte qu’IsoDDE est déjà utilisé pour interpréter des structures précédemment non caractérisées, détecter des poches qui n’avaient pas été annotées expérimentalement et générer de nouvelles substances chimiques pour des cibles considérées comme difficiles à cibler. Le système est présenté comme un cadre informatique unifié destiné à combler le fossé entre la prédiction structurelle et les tâches pratiques de conception de médicaments, offrant des niveaux de précision que la société affirme dépasser ceux des approches antérieures basées sur l’apprentissage profond et la physique.

Le développement de la plateforme fait suite à des progrès rapides dans la modélisation moléculaire assistée par l’IA depuis la sortie d’AlphaFold 3 en 2024. Bien que ce modèle ait considérablement avancé la prédiction des structures protéine-ligand, il n’a pas complètement résolu le défi d’appliquer les méthodes computationnelles aux pipelines de découverte de médicaments du monde réel, où les modèles doivent gérer des propriétés biochimiques diverses et extrapoler à des systèmes en dehors de leur distribution d’entraînement. IsoDDE se positionne comme une tentative de combler cette lacune en fournissant une base évolutive capable de naviguer dans des régions inexplorées de l’espace biologique et chimique.

Isomorphic Labs indique qu’IsoDDE est déjà intégré dans des collaborations avec de grandes sociétés pharmaceutiques, où la plateforme réalise la conception et la prédiction in silico tandis que les partenaires effectuent la validation expérimentale et le développement clinique. La société a également continué à étendre son pipeline interne. Entre 2025 et 2026, elle a obtenu des investissements importants, notamment une levée de fonds de 600 millions de dollars en mars 2025, et prépare plusieurs molécules propriétaires — principalement en oncologie — pour leur entrée en essais cliniques.

IsoDDE est présenté comme un moteur computationnel de nouvelle génération destiné à améliorer la précision prédictive, à élargir le spectre des cibles exploitables et à accélérer la transition de la modélisation moléculaire vers des candidats thérapeutiques validés expérimentalement.

IsoDDE marque une nouvelle référence dans la conception de médicaments pilotée par l’IA

IsoDDE est décrit comme une avancée significative en termes de précision prédictive et de portée fonctionnelle, offrant une vision plus détaillée des systèmes moléculaires qui régissent la biologie humaine et améliorant la conception computationnelle de composés destinés à les influencer.

Dans le cadre des programmes de recherche en cours chez Isomorphic Labs, la plateforme est rapportée comme étant utilisée de manière routinière pour interpréter des structures non caractérisées auparavant, détecter des poches non identifiées expérimentalement et générer de nouvelles substances chimiques destinées à des cibles thérapeutiques difficiles.

La société indique que le développement continuera pour repousser les limites de la conception de médicaments in silico, avec l’objectif d’appliquer ces capacités améliorées dans des domaines de la découverte de médicaments qui se sont historiquement révélés difficiles.