La boîte à outils IP est essentielle dans la découverte de médicaments basée sur l'IA
Cet article a été initialement publié dans Law360 le 12 juillet 2023 et est republié ici avec autorisation.
Pour naviguer dans le paysage complexe de la découverte de médicaments, il faut des stratégies innovantes et des collaborations interdisciplinaires couvrant la biotechnologie, la pharmacologie, la médecine et l'ingénierie.
Alors que le coût du développement de nouveaux médicaments augmente considérablement, l'industrie pharmaceutique est de plus en plus incitée à explorer le potentiel des technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique afin de repenser la recherche, d'accélérer les délais et de réduire les coûts.
Cependant, cette innovation prometteuse comporte des risques potentiels en matière de propriété intellectuelle, car l'industrie dépend fortement des revenus générés par les médicaments exclusifs.
Utilisation de l'intelligence artificielle/apprentissage automatique dans la découverte de médicaments
L'augmentation des coûts de recherche et développement, qui devraient passer d'environ 1 milliard à plus de 2 milliards de dollars, suscite un intérêt croissant pour les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique, considérées comme des outils transformateurs permettant de rationaliser la découverte de médicaments, d'améliorer les résultats pour les patients et de réduire les coûts.
Parmi les principales applications de l'IA et de l'apprentissage automatique dans ce domaine, on peut citer la modélisation prédictive, l'analyse d'images et la reconnaissance de formes, le criblage virtuel et l'analyse de données, la médecine personnalisée et la capacité à acquérir de nouvelles connaissances.
Modélisation prédictive
L'IA et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour créer des modèles prédictifs facilitant l'identification de candidats médicaments prometteurs pour des maladies ciblées, en hiérarchisant les molécules et les composés à étudier plus en détail.
Analyse d'images et reconnaissance de formes
L'IA et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser des images de cellules et de tissus afin d'identifier des modèles et des caractéristiques, fournissant ainsi des informations sur les interactions entre les maladies et l'efficacité des médicaments.
Criblage virtuel et analyse des données
L'IA et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour analyser des ensembles de données volumineux et complexes afin d'identifier les utilisations potentielles des médicaments existants dans le traitement d'autres maladies ou de repérer les maladies qui pourraient être traitées efficacement avec de nouveaux médicaments.
Médecine personnalisée
À l'instar de l'analyse traditionnelle des données, l'IA et l'apprentissage automatique permettent d'analyser les données des patients à une échelle beaucoup plus grande afin d'identifier les populations spécifiques susceptibles de bénéficier d'un médicament particulier. Ils peuvent également être utilisés pour réduire les erreurs médicales, détecter les maladies plus tôt, proposer des plans de traitement personnalisés, améliorer les soins personnels et réduire les coûts médicaux, entre autres avantages visant à améliorer les résultats pour les patients.
Acquérir de nouvelles perspectives
L'IA et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés pour effectuer diverses tâches biomédicales en aval, générant ainsi des informations précieuses pour la découverte et la recherche de médicaments. Par exemple, l'outil BioGPT de Microsoft Corp., formé à partir d'une vaste base de données de recherche biomédicale, peut répondre à des questions, classer des documents, extraire des données et bien plus encore.
Comprendre la boîte à outils IP pour les entreprises de découverte de médicaments et ses interactions avec l'IA et l'apprentissage automatique
La protection de la propriété intellectuelle sert de tampon essentiel pour les entreprises spécialisées dans la découverte de médicaments, protégeant leurs investissements et leurs technologies tout en renforçant leur avantage concurrentiel. Voici les principaux outils de propriété intellectuelle utilisés dans la découverte de médicaments :
Protection des données
Les données constituent un atout essentiel dans la découverte de médicaments, car elles offrent un accès exclusif à des informations uniques qui peuvent accélérer la découverte et le développement de médicaments, renforçant ainsi l'avantage concurrentiel d'une entreprise.
Par conséquent, les données peuvent constituer l'un des actifs les plus importants, voire le plus important, d'une entreprise spécialisée dans la découverte de médicaments. Disposer de données exclusives permet aux entreprises d'effectuer des analyses nuancées, d'identifier plus rapidement et avec une plus grande précision les candidats médicaments prometteurs, ce qui réduit les coûts et accélère la mise sur le marché.
L'exclusivité des données revêt également une importance considérable. Elle offre aux entreprises une période définie pendant laquelle elles peuvent exploiter leurs données et en tirer profit sans ingérence ni obligation envers des tiers. Des stratégies de protection des données bien définies, qui permettent aux entreprises de recherche pharmaceutique de contrôler l'utilisation et l'accès à leurs données exclusives, garantissent la sécurité de cet actif précieux, préservant ainsi sa valeur et l'avantage concurrentiel de l'entreprise.
Brevets
Les brevets sont essentiels pour les entreprises spécialisées dans la découverte de médicaments.
Ils peuvent couvrir les nouveaux médicaments, les formulations, les composés, les molécules et les méthodes de traitement. Ils peuvent également protéger les innovations en matière d'analyse de données et de techniques de visualisation utilisant l'IA et l'apprentissage automatique, les applications des modèles d'IA et d'apprentissage automatique, ainsi que les processus liés à divers aspects du développement, de la conception et de l'identification des cibles des médicaments.
Les brevets confèrent en outre aux entreprises le droit exclusif d'empêcher des tiers de fabriquer, d'utiliser ou de vendre leurs innovations pendant une période limitée, généralement 20 ans à compter de la date de dépôt de la demande de brevet. Les demandes de brevets liés à l'IA et à l'apprentissage automatique dans le domaine de la découverte de médicaments sont en constante augmentation.
Cette tendance suggère que les brevets sont susceptibles de jouer un rôle de plus en plus important non seulement dans le développement et la monétisation de nouveaux médicaments à l'avenir, mais aussi dans les collaborations et les négociations entre les entreprises de recherche pharmaceutique et les grandes sociétés pharmaceutiques.
Secrets commerciaux
Tous les types d'innovation ne peuvent pas faire l'objet d'un brevet. Outre les brevets, les secrets commerciaux peuvent protéger des informations précieuses généralement inconnues du public qui confèrent un avantage concurrentiel ou un avantage économique du fait de leur caractère secret.
Dans le contexte de l'IA, de l'apprentissage automatique et de la découverte de médicaments, ces informations peuvent inclure des données d'entraînement pour les modèles d'IA et d'apprentissage automatique, du code logiciel, des processus d'analyse de données et d'autres types d'informations confidentielles liées au développement de médicaments ou aux processus d'analyse. Les entreprises qui s'appuient sur des secrets commerciaux peuvent envisager de mettre en place des protocoles de protection robustes, qui sont régulièrement revus et renforcés afin de préserver la confidentialité.
Cependant, il n'y a aucun recours possible si un concurrent développe indépendamment la même technologie.
Droits d'auteur
Les entreprises spécialisées dans la découverte de médicaments peuvent utiliser les droits d'auteur pour protéger leurs œuvres originales, telles que les publications scientifiques, les supports marketing, les supports de formation et les codes logiciels, empêchant ainsi toute utilisation ou reproduction non autorisée et garantissant leurs droits exclusifs à tirer profit de ces œuvres.
Marques déposées
Les marques déposées peuvent jouer un rôle important dans le succès d'une entreprise spécialisée dans la découverte de médicaments, même si leur impact direct sur la science de la découverte de médicaments n'est pas forcément évident.
Par exemple, les marques déposées permettent à un produit d'une entreprise de se démarquer sur un marché saturé et peuvent être utilisées pour instaurer la confiance et renforcer la réputation, en garantissant aux clients l'efficacité, la sécurité et la fiabilité de tout nouveau médicament développé à l'aide de la plateforme de découverte de médicaments brevetée de l'entreprise.
Contrats de licence
Les sociétés spécialisées dans la découverte de médicaments peuvent conclure des accords liés à la propriété intellectuelle avec d'autres parties. Il s'agit notamment d'accords de développement conjoint, de licences de partage de données, d'accords de licence de brevet, d'accords de licence technologique, entre autres. Ces accords peuvent permettre aux sociétés spécialisées dans la découverte de médicaments de générer des revenus et de collaborer avec d'autres sociétés ou chercheurs tout en protégeant leur propre propriété intellectuelle.
Considérations relatives à la propriété intellectuelle dans le partage de données entre les entreprises de recherche pharmaceutique et les grandes sociétés pharmaceutiques
Les modèles d'IA et d'apprentissage automatique nécessitent de grands ensembles de données qui peuvent être détenus, développés et/ou partagés par plusieurs entités. Voici deux exemples de scénarios possibles :
Scénario 1 : Une société spécialisée dans la découverte de médicaments reçoit une liste de composés ou de molécules d'une grande entreprise pharmaceutique afin d'identifier d'autres maladies pour lesquelles ces composés ou molécules pourraient être utilisés efficacement.
Scénario 2 : Une société spécialisée dans la découverte de médicaments reçoit une liste de gènes, de classificateurs, de biomarqueurs ou d'autres indicateurs associés à une maladie particulière afin d'identifier de nouveaux composés ou molécules pouvant être utilisés pour le traitement.
Dans les deux cas, une entreprise spécialisée dans la découverte de médicaments doit être en mesure de protéger, par le biais d'accords de licence appropriés, ses investissements importants dans le développement, la maintenance et l'utilisation de modèles d'IA et d'apprentissage automatique. Elle souhaite également conserver un avantage concurrentiel, prévenir les utilisations abusives, négocier des conditions financières/de redevances avantageuses et garantir le respect des exigences réglementaires.
Parmi les questions à prendre en considération lors de la rédaction d'un tel accord, citons la propriété, l'utilisation, la protection, l'exclusivité et la qualité des données, la conformité réglementaire et la propriété intellectuelle.
Propriété des données
Il est fortement recommandé de définir clairement dans l'accord qui est propriétaire de quoi.
Les considérations relatives à la propriété peuvent être complexes si des données provenant de tiers sont impliquées, si des données provenant de plusieurs sources sont combinées pour créer de nouveaux ensembles de données, ou si les données brutes sont prétraitées ou posttraitées.
Pour les applications d'IA et d'apprentissage automatique, les entreprises peuvent définir des limites quant à la propriété des résultats et des informations tirés du modèle, ainsi que des données d'entraînement utilisées. En général, les droits de propriété des données peuvent tenir compte des propriétaires actuels des données, des types de données, des sources des données et de la manière dont les données sont utilisées.
Utilisation et protection des données
Tout comme pour la propriété des données, les entreprises peuvent envisager de définir l'objectif et la portée de l'utilisation des données dans l'accord afin d'éviter toute utilisation abusive ou toute conséquence imprévue.
Les clauses relatives à l'utilisation des données peuvent définir comment les données peuvent être utilisées, à quelles fins et par qui. La protection des données est un aspect important du partage des données. Les parties peuvent mettre en place des politiques, des protocoles et des mesures de protection pour sauvegarder les données, notamment le cryptage des données, le stockage sécurisé et authentifié, la sauvegarde et la réplication des données, ainsi que l'accès limité.
Il est souhaitable de bien comprendre comment les données sont gardées confidentielles, notamment comment elles sont partagées, stockées et protégées contre tout accès ou divulgation non autorisés.
Exclusivité des données
Une société spécialisée dans la découverte de médicaments peut souhaiter bénéficier d'un accès exclusif aux données pendant un certain temps, ce qui lui permettrait d'utiliser ces données à des fins de recherche sans ingérence ni obligation de la part d'autres parties.
À mesure que les modèles d'IA et d'apprentissage automatique sont mis à jour ou que de nouveaux modèles sont générés, outre les questions relatives à la propriété, à l'utilisation et à la protection des données, l'accord peut clairement définir des clauses d'exclusivité des données et comporter des dispositions visant à empêcher le contournement de ces clauses.
Qualité des données
La qualité et le format des données reçues — et des données fournies — entre la société de découverte de médicaments et le partenaire pharmaceutique peuvent être négociés et convenus à l'avance afin de garantir l'adéquation des données à l'usage prévu.
Conformité réglementaire
Le partage des données peut également être soumis à des exigences réglementaires, telles que les réglementations en matière de confidentialité des données, les réglementations de la Food and Drug Administration américaine et la loi sur la portabilité et la responsabilité en matière d'assurance maladie. La conformité à ces exigences peut être soigneusement examinée et traitée dans l'accord.
Brevets
L'accord peut clairement identifier tous les brevets susceptibles d'être affectés par le partage de données et leur propriété.
Les licences ou autorisations nécessaires doivent être obtenues afin d'éviter tout problème lié à une violation involontaire de brevet. La société de recherche pharmaceutique doit avoir une compréhension claire des brevets qu'elle détient et des droits dont elle dispose pour les concéder sous licence à un partenaire pharmaceutique, ainsi que des risques juridiques et de l'exposition associés à la violation des droits de brevet.
Propriété intellectuelle conjointe
La société de recherche pharmaceutique et son partenaire pharmaceutique peuvent négocier la propriété des brevets, le partage des coûts, les litiges et la responsabilité juridique liés au brevetage des nouvelles technologies développées à la suite d'un partage de données ou d'un développement conjoint.
Par exemple, l'accord peut clairement préciser qui décide des brevets à déposer, qui contrôle les poursuites, qui supporte les frais de poursuite et qui contrôle les litiges résultant des brevets. Cela permet d'éviter les surprises et la confusion lorsqu'une partie décide de déposer un brevet à titre individuel à l'insu de l'autre partie.
Trois questions clés à prendre en considération
Enfin, les accords de licence entre les sociétés de recherche pharmaceutique et les grandes entreprises pharmaceutiques impliquent toute une série de considérations en matière de propriété intellectuelle qui doivent être soigneusement examinées, comprises et traitées afin de protéger les intérêts des deux parties.
Voici les trois principaux points que les entreprises spécialisées dans la découverte de médicaments peuvent garder à l'esprit :
- Définir clairement la propriété, l'utilisation, l'exclusivité et la protection des modèles d'IA et d'apprentissage automatique ainsi que des données utilisées.
- Conserver les droits monétaires ou les droits de redevance liés à toute mise à jour en aval ou au développement de nouveaux modèles d'IA et d'apprentissage automatique, ainsi que la liberté d'utiliser ces modèles.
- Examinez attentivement les implications de la propriété intellectuelle développée conjointement.
Alors que les entreprises spécialisées dans la découverte de médicaments s'engagent dans des collaborations avec de grandes sociétés pharmaceutiques, une gestion avisée de la propriété intellectuelle n'a jamais été aussi cruciale.
L'intégration croissante des technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique dans la découverte de médicaments offre à la fois des opportunités d'innovation sans précédent et des défis uniques en matière de droits de propriété intellectuelle. À mesure que la valeur des données augmente, ces entreprises doivent accorder une attention particulière à leurs actifs de propriété intellectuelle afin de garantir la protection adéquate de leurs droits, la sécurité de leurs technologies exclusives et le maintien de leur avantage concurrentiel.
Il est essentiel de trouver un équilibre harmonieux entre une collaboration ouverte et une protection stratégique des actifs de propriété intellectuelle. Les entreprises doivent favoriser les relations fondées sur des accords de licence de propriété intellectuelle transparents et mutuellement avantageux, en veillant à ce que la propriété, l'utilisation et l'exclusivité des données et des modèles d'IA et d'apprentissage automatique soient clairement définies.
De telles mesures permettent non seulement de préserver la viabilité commerciale de leurs innovations, mais aussi de tirer pleinement parti de tout développement en aval. En outre, les implications de la propriété intellectuelle développée conjointement doivent être soigneusement évaluées afin de garantir que les deux parties partagent équitablement les avantages et les responsabilités découlant de leurs efforts de collaboration.
Avec les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique qui s'apprêtent à redéfinir le paysage de la découverte de médicaments, les entreprises qui sont en mesure de gérer et de protéger stratégiquement leurs actifs de propriété intellectuelle tout en favorisant des collaborations productives sont celles qui ont le plus à gagner.
La délicate danse entre collaboration et concurrence à l'ère de la découverte de médicaments basée sur l'IA exige une nouvelle vigilance en matière de droits de propriété intellectuelle. À ce titre, on ne saurait trop insister sur l'importance d'une gestion de la propriété intellectuelle bien informée et mise en œuvre de manière stratégique.
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