Der envol de 105 % du cours de l’action BIO : la découverte de médicaments fondée sur l’IA commence à émerger, mais il reste encore longtemps avant qu’un tel médicament ne soit réellement mis sur le marché.
TechFlow SélectionTechFlow Sélection
Der envol de 105 % du cours de l’action BIO : la découverte de médicaments fondée sur l’IA commence à émerger, mais il reste encore longtemps avant qu’un tel médicament ne soit réellement mis sur le marché.
La première approbation de la FDA pour un médicament développé à l’aide de l’IA ne sera délivrée qu’en 2028.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Muhammad Yusuf,chercheur chez @Delphi_Digital
Traduction : TechFlow
Introduction de TechFlow : L’agent IA peptAI a conçu en 24 heures un candidat médicamenteux contre le TDAH ; le jeton du protocole BIO a bondi de 105 %, et Twitter Crypto s’est immédiatement emparé du mot-clé « DeSci ». Pourtant, une analyse froide des données montre que, bien que le taux de réussite des médicaments découverts par IA aux essais cliniques de phase I atteigne effectivement 80 à 90 %, ces essais ne testent que la sécurité (« est-ce que ça tue ? »), pas l’efficacité thérapeutique. En revanche, les essais de phase III — qui déterminent réellement si un traitement fonctionne — n’ont été menés à leur terme par aucun des 173 candidats médicaments découverts par IA recensés à ce jour dans le monde. La prédiction la plus optimiste fait état d’une première autorisation de la FDA dès 2028, tandis que le cycle d’attention des marchés cryptographiques ne dépasse même pas six mois. Ainsi, la fin de cette histoire sera soit la mise en place par DeSci d’un mécanisme de financement adapté à un cycle clinique de quatre ans, soit l’éclatement d’une nouvelle bulle narrative.
Découverte de médicaments par IA
Un agent IA nommé peptAI a conçu, en 24 heures, un nouveau candidat médicamenteux peptidique contre le TDAH, en partant de zéro. Il a ensuite passé huit étapes de validation et produit une molécule prête à être testée en laboratoire « humide ». Ce travail expérimental n’a coûté que quelques milliers de dollars. Le jeton du protocole BIO a grimpé de 105 % ; en quelques heures, la moitié des profils Twitter Crypto ont ajouté « DeSci » à leur bio — tout comme ils avaient tous ajouté « IA » six mois plus tôt.
Les modèles open source de repliement des protéines atteignent aujourd’hui le niveau d’AlphaFold3 sans coûts de licence, les bases de données publiques d’activités biologiques couvrent 2,5 millions de composés, et le coût de la validation en laboratoire « humide » est inférieur à 2 000 dollars. L’IA réduit drastiquement les coûts et les délais de découverte de médicaments.
J’ai passé une semaine à essayer de comprendre ce qui rend cette fois-ci véritablement différente.
Réussir la phase I n’est pas un exploit
On cite souvent un taux de réussite de 80 à 90 % aux essais cliniques de phase I pour les médicaments découverts par IA, contre environ 47 % pour les approches traditionnelles. Personne ne précise toutefois que la phase I ne teste que la toxicité — « est-ce que ça tue ? » — et non l’efficacité thérapeutique. Réussir la phase I signifie simplement que votre composé est suffisamment sûr pour poursuivre les recherches, mais qu’il vous reste encore à parcourir l’intégralité du processus jusqu’à l’autorisation de la FDA.
Moins de 40 composés découverts par IA ont publié des résultats de phase II, et aucun n’a achevé la phase III. Rentosertib, développé par Insilico Medicine, est actuellement le composé découvert par IA le plus avancé : ses résultats positifs de phase IIa dans le traitement de la fibrose pulmonaire idiopathique ont été publiés en mai 2025 dans la revue Nature Medicine, et son inclusion des patients en phase III a débuté en Chine au quatrième trimestre 2025. Si tout se déroule parfaitement (inclusion terminée en 2027, résultats publiés en 2028, examen par la FDA en 2029), cela prendra au moins trois ans — et ce, pour le meilleur candidat parmi les 173 programmes en cours, dont plusieurs ont déjà été abandonnés en 2025 faute d’atteindre leurs objectifs cliniques dans des indications telles que la dermatite atopique, la schizophrénie ou le cancer. Des analystes indépendants estiment à 60 % la probabilité qu’un médicament entièrement conçu par IA obtienne une autorisation de la FDA d’ici 2027. À ce jour, aucun n’a encore franchi cette étape.
Twitter Crypto peut-il supporter un vrai DeSci ?
Gardez ces échéances à l’esprit, puis examinez le graphique en chandeliers du jeton BIO Protocol. Celui-ci est tombé de 0,89 dollar à 0,018 dollar, avant de rebondir de 105 % suite à l’annonce concernant peptAI, avec un volume de transactions de 720 millions de dollars sur une capitalisation boursière de 68 millions de dollars. L’hypothèse fondatrice du modèle de financement DeSci repose sur le fait que les détenteurs de jetons attendront patiemment 7 à 10 ans pour voir aboutir un projet clinique — alors que Twitter Crypto tournera déjà vers la prochaine narration bien avant la levée du voile sur les données de phase I.
Pump Science a divulgué sa clé privée sur GitHub, donnant naissance à toute une série de jetons frauduleux, y compris un véritable jeton baptisé « Cocaine ». La validité juridique des NFT de propriété intellectuelle n’a jamais été testée devant un tribunal.
Science ouverte contre DeSci
Si nous évitons l’auto-illusion réflexive et la spéculation chronique, DeSci conserve une infime chance de réussite au sein de la science ouverte.
En octobre 2025, l’OpenFold Consortium a publié OpenFold3 sous licence Apache 2.0 : entièrement entraînable, utilisable à des fins commerciales, et basé sur plus de 300 000 structures déterminées expérimentalement (contrairement à AlphaFold3, verrouillé par Google sous des restrictions strictement académiques). Boltz-2, lancé conjointement par le MIT et Recursion, prédit la structure des protéines et leur affinité de liaison 1 000 fois plus vite que les méthodes physiques classiques. Le laboratoire Baker a publié RFdiffusion3 en décembre. La base de données ChEMBL contient 2,5 millions de composés dotés d’une activité biologique documentée, accompagnés de profils ADMET complets, accessibles gratuitement à toute personne disposant d’un ordinateur portable. Les infrastructures que les sociétés pharmaceutiques devaient autrefois construire elles-mêmes pour des millions de dollars sont désormais disponibles sur GitHub, sous des licences permissives. Cinq entreprises pharmaceutiques participent actuellement à un programme d’entraînement fédéré OpenFold3, appliqué à leurs propres banques de protéines et de médicaments. Personne sur Twitter Crypto ne parle de ces avancées, car il n’y a pas de jeton à négocier — et je doute sincèrement que les contributeurs principaux de ces bibliothèques de code soient enthousiasmés par les jetons.
Crise du financement de la recherche
En 2025, plus de 7 800 subventions du NIH et de la NSF ont été annulées ou suspendues, entraînant le gel de plus de 5 milliards de dollars. Le budget du NIH (Institut national de la santé des États-Unis, principal bailleur public mondial de recherche biomédicale, doté d’environ 47 milliards de dollars par an) est resté stable grâce aux décisions du Congrès, mais l’exécutif a néanmoins gelé les projets en cours. Le nombre de nouvelles subventions attribuées sur concours est passé de 11 659 en 2024 à seulement 6 095 en 2025, soit une chute de 48 %. Le taux de succès des demandes de financement est tombé de 21 % à 13 % ; le Fred Hutch a perdu 508 millions de dollars, Harvard 945 millions.
Ce vide financier constitue précisément l’opportunité offerte à DeSci — à condition de faire les choses correctement. En juillet 2025, Gero, financé par VitaDAO, a signé un accord de recherche et de licence avec Chugai Pharmaceutical (filiale de Roche, valorisée à environ 100 milliards de dollars, loin d’être un « meme »), comportant des paiements liés à des jalons pouvant atteindre 250 millions de dollars. Il s’agit de la première fois qu’un projet financé par un DAO produit un actif jugé digne d’une valorisation à neuf chiffres par une société pharmaceutique. Ce processus s’est déroulé sans conflit de gouvernance ni fuite, et demeure, à ce jour, le fait le plus important jamais survenu dans ce domaine.
Quatre ans : une éternité
Entre 15 et 20 médicaments découverts par IA entreront en phase III cette année, mais les données de Rentosertib ne seront publiées qu’en 2028 au plus tôt — ce qui signifie que le verdict définitif sur leur efficacité réelle chez l’humain est encore éloigné de plusieurs années. Que des jetons existent ou non, la pile technologique open source continuera de réduire les coûts, tandis que le vide financier pousse les chercheurs à solliciter tout investisseur prêt à signer un chèque. Les modèles open source de repliement des protéines atteignent aujourd’hui le niveau d’AlphaFold3 sans aucun coût de licence, la validation en laboratoire « humide » coûte moins de 2 000 dollars, et le NIH vient d’enregistrer le taux de succès le plus faible de ses subventions depuis vingt ans. Même si l’IA réalise toutes les promesses de ses partisans — notamment réduire de moitié les délais de développement — on observerait toujours un cycle allant de la découverte à l’autorisation de 4 à 5 ans, et ce, dans le scénario le plus optimiste où le taux de réussite en phase III augmenterait effectivement. Quatre ans représentent une éternité dans un secteur où les convictions d’investissement changent au rythme des conférences téléphoniques trimestrielles sur les résultats. Pour les détenteurs de jetons, détenir un actif pendant six mois équivaut à une peine de prison à vie.
Que personne n’achète de jetons ou non, les coûts de découverte et d’innovation diminuent chaque trimestre. Le vide financier créé par le NIH pose aussi problème. Entre ces deux réalités, il pourrait exister une version viable où les jetons financent des essais cliniques spécifiques, avec des jalons clairement définis et une gouvernance confiée à des experts compétents. L’accord Gero/Chugai constitue la première preuve qu’un projet financé par un DAO peut produire un actif jugé digne d’une valorisation à neuf chiffres par une entreprise pharmaceutique. Au-delà du battage médiatique, je me demande si quelqu’un construira enfin une infrastructure de financement défendable pour un véritable DeSci.
Bienvenue dans la communauté officielle TechFlow
Groupe Telegram :https://t.me/TechFlowDaily
Compte Twitter officiel :https://x.com/TechFlowPost
Compte Twitter anglais :https://x.com/BlockFlow_News
@yusufxzy
