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    L'informatique émerge comme un "troisième pilier" de la recherche médicale (Novadiscovery)

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    LYON (TICpharma) - Le recours aux simulations informatiques et à la recherche dite "in silico" émerge comme un "troisième pilier" de le recherche médicale, en complément des études in vitro et in vivo, afin de mieux concevoir les essais cliniques et d'accélérer l'accès au marché, a estimé François-Henri Boissel, cofondateur de l'entreprise spécialisée dans la modélisation mathématique Novadiscovery, dans un entretien à TICpharma.

    TICpharma.com: Qu'est-ce que la recherche in silico?

    François-Henri Boissel: La recherche in silico consiste à développer des modélisations mathématiques des maladies et des populations de patients virtuels, afin de supporter et d'améliorer les études traditionnelles in vitro et in vivo. Elle permet par exemple d'explorer des hypothèses par simulation numérique, avant le lancement d'essais cliniques conventionnels, pour augmenter leur probabilité de succès ou identifier plus précocement des échecs. C'est le troisième pilier de la recherche médicale qui est en train d'émerger, et qui n'est pas là pour remplacer la recherche in vitro et in vivo, mais au contraire pour la renforcer.

    A quelle étape de la recherche peut-on avoir recours à la modélisation informatique?

    F.-H.B.: La recherche par modélisation a son intérêt à plusieurs moments d'un processus d'essai clinique. En amont, elle permet d'explorer un plus grand nombre d'hypothèses, plus rapidement, et de façon moins coûteuse, par la simulation numérique. Plus tard, elle permet d'optimiser le design d'une étude clinique de phase III, en identifiant les meilleurs profils patients, c’est-à-dire les biomarqueurs prédictifs de la réponse au traitement. Cela réduit le nombre de patients à inclure dans la phase III, ce qui est un grand levier de réduction des coûts. On estime que le in silico est en mesure d'accélérer l'accès au marché en permettant de déterminer plus rapidement la meilleure indication, la sous-population cible ou la meilleur combinaison de molécules.

    Que propose Novadiscovery?

    F.-H.B.: Novadiscovery développe une technologie de "derisking" pour les entreprises pharmaceutiques et les biotech, afin d'optimiser leur stratégie de R&D, quel que soit le domaine thérapeutique concerné. Nous modélisons des maladies d'intérêt et créons des modèles informatiques du traitement thérapeutique candidat de notre client. En associant ces modèles à une population de patients virtuels, nous sommes en mesure de prédire l'efficacité, le bénéfice clinique d'un candidat, potentiellement des années avant sa première administration sur l'homme. Cela reste de la prédiction, et comprend donc nécessairement une incertitude, mais cela permet de dérisquer de façon significative la recherche en apportant une information concourant à la prise de décision de l'entreprise sur la dose optimale du produit à administrer, le design de sa phase II, ou le passage du test chez l'animal au test chez l'homme.

    Comment une modélisation informatique peut-elle réussir à copier le fonctionnement biologique du corps humain avec fiabilité?

    F.-H.B.: Ce sujet est central, particulièrement en ce moment, où l'on entend beaucoup parler d'intelligence artificielle appliquée à la santé. On parle énormément de données, mais on oublie complètement les connaissances qui s'accumulent dans les articles scientifiques. Ces connaissances sont par nature quantitatives, comme par exemple le taux de diffusion d'une substance à travers un tissu. La biologie se prête ainsi naturellement à la modélisation mathématique. Notre travail est de convertir les connaissances scientifiques en équations mathématiques, puis en code informatique pour simuler les comportements du système biologique, tester différentes hypothèses et prédire le bénéfice thérapeutique.

    Comment validez-vous le caractère prédictif de vos modèles informatiques?

    F.-H.B.: Les deux agences réglementaires américaine et européenne ont beaucoup avancé ces dernières années sur l'utilisation du in silico pour améliorer le développement de nouvelles thérapies. Le Congrès américain a voté en juillet 2017 une résolution donnant mandat à la FDA [Food and Drug Administration, NDLR] pour promouvoir le in silico. En 2016, la FDA a publié les premières règles de validation des modèles computationnels pour qu'ils soient utilisés dans le dépôt de dossiers pour des dispositifs médicaux. Pour le thérapeutique, c'est en cours de rédaction. L'Agence européenne du médicament (EMA) a quant à elle mis en place un groupe de travail sur le sujet du in silico.

    Comment se met en place un projet de recherche in silico?

    F.-H.B.: La première étape est la bonne compréhension du problème posé afin de préciser les questions auxquelles l'essai in silico va devoir répondre. En posant ces bases, on va être en mesure de définir la partie de la physiopathologie qu'on va devoir représenter et on va pouvoir identifier les sous-mécanismes impliqués dans cette pathologie. Pour l'hépatite liée au virus Epstein-Barr (EBV) par exemple, il nous faudra modéliser un morceau du système immunitaire et un sous-modèle de la fibrose. A partir de là, on engage une revue de la littérature pour produire à l'état de l'art chaque modélisation, en commençant par la biologie, la physiologie et en amenant ensuite la perturbation. On sollicite alors nos partenaires et certains key opinion leaders (KOL, leaders d'opinion principaux, en français) pour valider nos modèles de connaissances avant de passer à l'étape de mathématisation de ces connaissances puis de leur informatisation.

    Quels sont les usages actuels du in silico?

    F.-H.B.: Nous sommes encore au stade de l'émergence de ce champ de recherche. Novadiscovery en est la preuve. Fondée en 2010, la société a commencé à générer de l'intérêt d'un point de vue commercial en 2015. En 2017, nous avons multiplié par cinq notre chiffre d'affaires par rapport à l'année précédente et sommes devenus rentables. Cela a mis du temps à décanter car le recours au in silico suppose une mutation des pratiques, et les grandes organisations ont parfois des difficultés organiques et structurelles à l'intégrer. Nous constatons que les biotech sont les plus preneuses pour l'instant, notamment car elles sont plus agiles et qu'elles concentrent le risque scientifique sur un nombre limité de programmes de R&D. Nous travaillons à la production de cas d'études tangibles avec les partenaires biotech, puis nous misons sur une adoption massive par les grands industriels, même si cela prendra plus de temps.

    Un exemple concret de projet mené actuellement avec les industries de santé?

    F.-H.B.: Nous avons signé en 2017 un contrat de collaboration avec Enyo Pharma pour accélérer le développement clinique d'EYP001, un agoniste d'un récepteur des acides biliaires impliqué dans la réplication du virus de l'hépatite B et dans d'autres pathologies hépatiques. Il s'agit d'enrichir les données mécanistiques et pharmacologiques pour améliorer le design d'un essai de phase II, en définissant les meilleurs profils répondeurs au traitement. Nous continuerons à travailler avec Enyo Pharma par la suite, jusqu'à la conclusion des essais de phase III.

    Raphael Moreaux

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