Naissance in silico, une nouvelle voie pour la conception de médicaments (I'MTech)
mardi 3 mars 2026
Découvrir un nouveau médicament relève depuis longtemps d’un travail long, coûteux et incertain, marqué par des taux d’échec élevés. À Télécom Paris, les recherches de Pavlo Mozharovskyi explorent comment les statistiques robustes et l’intelligence artificielle transforment en profondeur le criblage de molécules, notamment pour des applications liées au vieillissement.
- Chaque nouveau médicament cache un monumental travail de tri parmi des millions de molécules possibles.
- Avant de découvrir une molécule efficace, il faut identifier les candidates qui méritent d’être testées.
- Des recherches à Télécom Paris combinent statistiques robustes et IA pour gagner en efficacité dans ce processus de sélection.
Des outils statistiques à l’épreuve du réel
[…] Chercheur à Télécom Paris, Pavlo Mozharovskyi est spécialisé dans le développement de méthodes avancées d’apprentissage automatique (machine learning) et de statistiques computationnelles. Il étudie notamment la profondeur statistique des données (data depth), qui permet d’évaluer la centralité d’une observation et, par extension, d’identifier ce qui s’en éloigne. Initialement développées pour la classification de données complexes et la détection d’anomalies, ces méthodes peuvent servir au criblage de molécules en les comparant entre elles afin de sélectionner des candidates pertinentes. […]