Webinaires : découvertes scientifiques et tendances émergentes à suivre en 2024

Le progrès scientifique s'accélère rapidement et de nouvelles découvertes sont faites chaque jour. CAS bénéficie d'un point de vue unique sur le paysage scientifique, à la fois historique et actuel, ce qui lui permet d'anticiper les tendances émergentes à suivre cette année. Récemment, des experts du Lawrence Livermore National Laboratory, de l'Université d'État de l'Ohio, de l'Oak Ridge National Laboratory et de CAS se sont réunis lors d'un webinaire le 25 janvier pour mettre en évidence les avancées scientifiques et les tendances à suivre en 2024.

Suivez ce webinaire pour découvrir les derniers développements concernant les maladies impossibles à traiter, l'impact de l'IA sur la R&D, la hausse des biomatériaux, les techniques de stockage de l'énergie et les innovations de l'énergie de fusion. Découvrez ces nouvelles tendances dans notre récent article.

Principaux points abordés lors du webinaire

Pour débuter la discussion, Janet a présenté les progrès majeurs et les tendances émergentes concernant les maladies impossibles à traiter. Les sujets abordés ont porté sur les maladies neurodégénératives, les progrès pharmaceutiques contre la maladie d'Alzheimer et la validation révolutionnaire d'un biomarqueur de la maladie de Parkinson. Ces percées, reposant sur les causes biologiques de la maladie, sont essentielles dans le parcours vers un remède. Les conjugués anticorps-médicament (ADC) ont également été étudiés dans le cadre d'une approche de R&D d'agents anti-tumoraux. Les tendances de publication de brevets sur les ADC ont rapidement augmenté au cours des dernières années, tandis que les chercheurs trouvaient des options de traitement de cibles jusqu'alors impossibles à traiter dans le domaine du cancer et d'autres maladies.

Le Dr Jonathan Allen a poursuivi la discussion en partageant son expérience de l'IA et de l'apprentissage machine dans la recherche de médicaments. Récemment, l'amélioration de l'aptitude à automatiser la synthèse de nouvelles entités biologiques et de petites molécules est devenue une tendance émergente majeure et transforme le paradigme de la recherche de nouveaux produits pharmaceutiques. L'utilisation de l'IA et de l'apprentissage machine favorise l'évaluation de cibles médicamenteuses possibles et la prédiction de la réaction des nouveaux médicaments dans le corps humain. Enfin, des exemples de succès cliniques, parmi lesquels des dépôts de brevet pour de nouveaux médicaments expérimentaux à petites molécules, la puissance des cibles, des profils pharmacocinétiques prometteurs, la transformation des anticorps et la prédiction concernant le repliement des protéines ont été présentés.

Aux confins de la biomédecine et de la science des matériaux, le Dr Kevin Hughes a évoqué l'innovation dans ce domaine et une méthode quantitative d'examen des tendances émergentes. L'analyse de CAS Collection de contenus™ a révélé huit domaines clés qui connaissent la croissance la plus rapide dans le secteur des biomatériaux. Ces sujets comprenaient notamment les biomatériaux auto-cicatrisants, les matériaux à base de lipides et les encres biologiques. Pour compléter la conversation, il a présenté une analyse plus approfondie des tendances en matière de biomatériaux programmables, qui a révélé les stimuli de biomatériaux les plus fréquemment utilisés à la fois dans les articles de revues et les publications de brevets.

Le Dr Yiying Wu a alors orienté le webinaire vers le domaine des matériaux en abordant les tendances en matière de stockage de l'énergie des batteries. On a récemment vu apparaître de nombreuses nouvelles tendances dans le secteur des batteries, avec les batteries lithium-ion, les batteries solides, les batteries à base de sodium et de potassium, les batteries au soufre et même les batteries à l'oxygène. Chacune utilise ou contribue à résoudre un problème du point de vue de la chimie cellulaire. Au-delà de la chimie cellulaire, les technologies de fabrication, les chaînes d'approvisionnement, le recyclage des batteries et la sécurité ont conclu la discussion.

Le Dr Arnold Lumsdaine a terminé le webinaire en abordant le sujet de l'énergie de fusion. Il a commencé par un appel à l'action en indiquant que l'avenir de la civilisation dépend de l'énergie et du besoin urgent de nouvelles sources d'énergie décarbonées pour répondre aux besoins énergétiques croissants de notre monde. De nombreux événements, tels que les progrès scientifiques, l'état d'esprit et la volonté politique, les améliorations technologiques, les progrès de la fabrication, l'informatique haute performance, les avancées dans les matériaux et les investissements privés importants ont ouvert une nouvelle ère pour l'énergie de fusion. Les procédés de l'énergie de fusion ont ensuite été présentés, ainsi que les défis inhérents à la physique des plasmas, aux matériaux et à l'ingénierie.

Pour conclure, les participants ont posé de nombreuses questions, de la différence fondamentale entre l'IA et l'apprentissage machine à la manière dont l'énergie de fusion et les batteries au lithium-ion peuvent s'intégrer à un avenir plus vert avec les voitures électriques. En bref, ce débat a mis en évidence de nombreux sujets émergents qui méritent d'être suivis pour contribuer à façonner les futures opportunités de R&D.

Les principales questions posées lors de ce webinaire sont présentées ci-dessous à titre de référence :

Quelles sont les différences fondamentales entre l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage machine ?

• L'apprentissage machine se concentre sur la résolution passée de problèmes spécifiques (modèles gérés par des données statistiques se concentrant sur la prédiction d'une propriété spécifique) ; l'IA constituerait un super-ensemble de ce domaine, augmentant en théorie les réalisations d'une personne.
• À titre d'exemple comparatif, on peut citer un chimiste en IA, qui serait un système apte à proposer de nouvelles molécules et à décider des molécules à produire et à tester, et le modèle d'apprentissage machine qui permettrait d'évaluer le succès potentiel du système pour réaliser ces tâches.

La boîte pliante sur les biomatériaux a été publiée en 2011.Y a-t-il eu une mise à jour de l'application ou des progrès depuis ?

• J'aimerais souligner deux domaines de progrès principaux depuis cette date :
  • L'impression en 3D avec des matériaux réactifs aux stimuli, qui a abouti à l'apparition d'un nouveau domaine, « l'impression en 4D ».
  • L'utilisation de nanomatériaux pour générer de nouveaux types de réponse aux stimuli. Un bon exemple de cette activité est le développement d'un « nageur » d'hydrogel biomimétique qui oscille en réponse à la lumière visible en intégrant des nanoparticules d'or photothermiquement activées à un poly thermoréactif (le N-isopromyl-acrylamide)

Comment les travaux sur les batteries au lithium-ion ou l'énergie de fusion s'intègrent-ils aux plans américains visant à soutenir le recours accru aux véhicules électriques ?

• Certaines limites devront être surmontées avant que d'autres applications des véhicules électriques ne se généralisent, notamment les préoccupations liées à l'exploitation des mines, à la durée de chargement des batteries et aux effets des conditions extrêmes sur les batteries.
• La fusion sera une source d'électricité décarbonée.Toutefois, comme le lithium est un élément nécessaire au cycle du carburant de fusion (pour produire le tritium), l'approvisionnement en lithium pourrait devenir un problème.

Comment cette énergie est-elle fournie aujourd'hui pour alimenter les véhicules électriques (par ex. charbon ou ???) et comment sera-t-elle produite à l'avenir ?

• La « propreté » des véhicules électriques dépend du réseau qui les alimente. Par conséquent, si le réseau utilise 100 % de charbon et de gaz naturel, les véhicules électriques ne sont pas aussi propres et neutres en carbone.
• Actuellement, les États-Unis utilisent des combustibles fossiles, le nucléaire, les énergies renouvelables et d'autres sources pour alimenter leur réseau, l'énergie de fusion constituant une possibilité pour l'avenir. Découvrez plus d'informations sur l'avenir de l'énergie nucléaire, l'énergie à base d'hydrogène et le recyclage des batteries au lithium-ion dans notre récent article Insights.

La nanotechnologie biologique, notamment les exosomes, est-elle étudiée actuellement ?

• Oui, les exosomes sont étudiés pour leur utilisation en tant que systèmes d'administration de médicaments et pour leur potentiel thérapeutique. Les sociétés thérapeutiques utilisant les exosomes ont entrepris des recherches sur le traitement de maladies telles que le cancer, les maladies neurologiques, les pneumopathies et la cicatrisation des plaies, entre autres. Pour en savoir plus sur les exosomes et leurs opportunités émergentes, lisez notre récent Rapport CAS Insight qui s'appuie sur une publication récente révisée par les pairs dans ACS Nano.

Existe-t-il des recherches présentant une comparaison générale entre l'efficacité de l'utilisation de l'IA générative pour faciliter le procédé de sélection de nouveaux médicaments par rapport aux techniques traditionnelles de séquençage haut débit ? (comparaison éventuelle entre les réalisations obtenues avec l'aide de l'IA/AM par rapport aux succès réalisés avec le séquençage haut débit)

• Il serait très intéressant de découvrir une comparaison rigoureuse côte-à-côte que nous n'avons pas encore vue et qui serait difficile. Du côté du séquençage haut débit, l'utilisation de bibliothèques de codage de l'ADN où des tests combinatoires peuvent être réalisés avec des milliards de produits chimiques est en cours de réalisation.Lors d'une telle entreprise, il est toujours possible de créer un modèle d'apprentissage machine qui apprend des données de séquençage haut débit et facilite le tri des résultats, en combinant ces deux méthodes pour les associer afin de produire de meilleurs résultats.

Découvrez l'enregistrement du webinaire et les présentations associées ici.