Médecine "In Silico" : le numérique au service des essais cliniques

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Par publié le à 12h11

Médecine In Silico : le numérique au service des essais cliniques

Marc Lavielle devant un modèle d'évolution de la taille des tumeurs en fonction du temps

La médecine profite toujours plus des outils de modélisation mathématique. La mise au point des médicaments profite notamment des outils statistiques permis par les puissances de calcul informatique actuelles. Cette médecine "In Silico" ouvre la voie vers la médecine 4P, prédictive, préventive, personnalisée et participative.

Les méthodologies de mise en place des essais cliniques doivent-elles être repensées ? La question a été posée suite au drame qui a vu un volontaire décéder lors d’un essai clinique mené à Rennes au sein du centre Biotrial. Il ne faudrait pourtant pas répondre trop vite à cette question sans considérer que les technologies numériques, couplées aux progrès de l’imagerie médicale, pourraient révolutionner la mise au point des médicaments dans les années à venir, en particulier la manière de procéder aux essais cliniques.

Créer des modèles à partir des données de la phase 1 pour anticiper les résultats de la phase 2

D’ores et déjà, les essais cliniques profitent de la puissance de calcul de l’informatique, grâce à des logiciels de mathématiques statistiques déjà utilisés dans les laboratoires depuis une dizaine d’années. Bien placée dans ce domaine, la France compte déjà quelques réussites dans ce domaine, à l’instar de Lixoft, une start-up issue de l’Inria en 2011, dont les logiciels sont utilisés dans les laboratoires des plus grandes entreprises pharmaceutiques. « Nous récupérons les données issues de la phase 1 des essais cliniques, par exemple la mesure de concentration d’un médicament à différents instants, à partir desquelles on construit un modèle mathématique, qui doit permettre de décrire au mieux ces données, » explique Marc Lavielle, directeur de recherche à l’Inria, et à l’origine de la création de la start-up. Dans les années 1990, ce mathématicien a mis au point ces outils statistiques qui font appel aux Big Datas, et qui bénéficient aujourd’hui à toute l’industrie pharmaceutique.

Car ce premier modèle doit permettre ensuite de mettre en place le bon protocole pour la phase 2 des essais cliniques. Le premier logiciel commercialisé par Lixoft, Monolix, permet de récupérer les données pour créer le modèle, tandis que le second logiciel, Simulix, permet de simuler à partir de ces modèles. « On peut regarder par exemple grâce à la simulation, l’efficacité du traitement ou sa toxicité en fonction de la posologie, précise Marc lavielle. Mais aussi déterminer à l’avance le développement d’une tumeur en fonction de telle dose de médicament, ou telle probabilité de décès en fonction de la taille d’une tumeur ». La simulation de tels événement doit permettre in fine de faire gagner du temps aux laboratoires, en leur permettant d’arrêter le développement d’un médicament ou  d’un traitement le plus tôt possible si les logiciels montrent qu’il n’y a pas grand-chose à en attendre. Un enjeu de taille pour les entreprises pharmaceutiques, chez lesquelles la mise au point de médicaments prend beaucoup de temps – et d’argent – et dont très peu de molécules testées arrivent finalement sur le marché.

La médecine "In Silico" en quête du corps humain virtuel parfait

Les chercheurs travaillent à présent à faire évoluer le logiciel vers des modèles permettant de simuler en 3D l’évolution de tumeurs, toujours à partir des données cliniques. Au-delà des méthodes statistiques utilisées par Lixoft, la modélisation de plus en plus aboutie du corps humain doit permettre grâce à la simulation de  mieux soigner les corps réels. Le modèle numérique, au fur et à mesure qu’il nous ressemble de mieux en mieux, permet de simuler l’effet de tel ou tel virus ou médicament sur notre organisme, ou de préparer une intervention chirurgicale. Couplée au développement formidable des techniques de séquençage génétique, on pourrait même imaginer que chacun ait son propre "double virtuel", consacrant ainsi les promesses de la médecine 4P, prédictive, préventive, personnalisée et participative. Rien d’encore aussi abouti aujourd’hui, les chercheurs en sont à modéliser quelques organes du corps humain. Même si des scientifiques, comme ceux de l’Institut de la médecine In Silico de l’Université de Sheffield au Royaume Uni, se sont explicitement donnés la mission de construire une réplique complète du corps humain.

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