MÉDICAMENTS ASSISTÉS PAR ORDINATEUR

Avec des logiciels combinant modélisation et simulation, la bio-informatique est capable de représenter des interactions entre protéines.
© D.R. ; BENJAMIN PRAT ; KENNETH EWARD ; INRIA/NANO-D

Il aura fallu quinze ans à la bio-informatique pour entrer chez les industriels de la pharmacie. Elle est désormais un outil incontournable pour innover.

Un camouflet pour l'industrie pharmaceutique. Pour la première fois, en 2011, aucun nouveau traitement n'a été jugé vraiment innovant par la revue française « Prescrire ». Une référence d'indépendance. La R et D des laboratoires est en panne. Elle cherche son salut dans les start-up biotechs, mais aussi dans la bio-informatique ou « biologie in silico ». Destinée à analyser, organiser et modéliser l'information d'origine biologique [lire l'encadré page suivante], elle promet d'apporter de nouvelles connaissances. Nées dans les années 1990, ces technologies arrivent à maturité pour exploiter la multitude de données issues des nouvelles méthodes d'analyse biologique, comme le séquençage du génome.

Mais pas seulement. Incorporation d'images médicales dans les essais cliniques, comparaison des résultats de deux patients, combinaison de données de biomarqueurs pour du diagnostic ou le suivi d'un traitement... Dans tous les domaines de la santé, « ces masses d'informations ne peuvent pas être manipulées autrement que via des modèles mathématiques », estime Jean-Christophe Gelly, le responsable du master 2 de biologie informatique de l'université Paris Diderot. Ces modèles permettent aussi de caractériser des phénomènes, avant même qu'ils ne soient statistiquement représentatifs. Pour les laboratoires pharmaceutiques, cela change tout. La bio-informatique leur permet de prédire les interactions avec l'organisme, de présélectionner des candidats médicaments, d'accélérer les essais cliniques pour les dispositifs médicaux...

Le Catia des molécules

Ce sont les experts de l'informatique qui se sont engouffrés les premiers sur ce marché. Dès 1999, IBM a lancé un projet pour prédire la structure 3 D de protéines grâce à la puissance de ses supercalculateurs. « Nous avons ensuite mené une grande politique d'acquisition pour trouver des applicatifs capables d'embarquer les algorithmes développés dans nos laboratoires », raconte Pascal Sempé, le responsable de l'unité santé et sciences du vivant d'IBM France.

Le français Dassault Systèmes, expert en CAO mécanique et membre du consortium bio intelligence [lire page 53] a, plus récemment, décidé de se lancer. « La modélisation scientifique du vivant, de la nature et des produits constitue un nouvel horizon stratégique pour notre entreprise », annonce Patrick Johnson, le responsable de l'activité recherche de l'inventeur de logiciels. En Afrique du Sud, c'est Microsoft qui, à son tour, a mis à disposition ses ressources de calcul et ses outils d'analyse utilisés contre les spams... pour tirer des enseignements sur les mutations du virus du sida ! En France, il collabore depuis 2009 avec deux équipes de l'Inria sur le projet A-Brain. Le but, comparer d'énormes volumes de données génétiques et de neuro-imagerie, pour détecter certaines maladies du système nerveux, en utilisant les dernières évolutions en calcul parallèle.

Si la recherche publique s'est très vite approprié ces nouveaux outils, les laboratoires privés, eux, ne commencent que depuis peu à y croire. La dernière contribution d'IBM a sûrement fini de les convaincre. L'américain a créé une base de données de 2,4 milliards de composants chimiques issus de millions de brevets et de publications biomédicales. Le fruit de six ans de travail avec AstraZeneca, Bristol-Myers Squibb, DuPont et Pfizer, et le National institute of health, pour soutenir la recherche contre le cancer. « Ces alliances vont permettre de partager de nombreuses données publiques indispensables au développement de la connaissance et de la compréhension de la maladie, avant de se lancer dans la recherche de candidats médicaments », affirme Patrice Denèfle, le vice-président des sciences translationnels d'Ipsen.

Ces coalitions vont aussi permettre aux organismes de santé publique d'obtenir une traçabilité des traitements. » C'est à la fois une chance pour l'industrie pharmaceutique et une nécessité pour elle de réagir, avant les autorités de santé, lorsqu'il y a potentiellement un problème de santé publique sur une molécule », estime Augustin Huret, associé chez Bearing Point et fondateur de l'outil HyperCube. Si certains labos sont encore réticents, les autorités sanitaires les poussent au changement. « Elles encouragent et travaillent avec les laboratoires sur des process, afin que certains dosages et la conduite de l'information reposent sur la virtualisation », raconte Jérôme Kalifa, le dirigeant de la spin-off d'Inria Lixoft. Il y a quelques semaines, l'autorité européenne a organisé un grand symposium sur ce sujet. Dès 2004, son homologue américain avait identifié la modélisation et la simulation comme l'une des voies les plus prometteuses de la découverte de traitements.

Dans les laboratoires privés, l'adoption de ces outils reste hétérogène. Si les laboratoires suisses, anglo-saxons et japonais sont bien avancés et multiplient les partenariats avec des acteurs de l'informatique, les français seraient encore en phase d'appropriation. Chez Sanofi par exemple, l'activité de bio-informatique, née à la fin des années 1990, n'est plus organisée en départements. « Malgré des années fastes, ils n'ont pas fait les efforts nécessaires pour proposer des solutions innovantes, avance un chercheur académique. Ils ont dispersé leurs forces et sont restés relativement isolés, alors que les relations des autres big pharmas avec les milieux académiques étaient plus importantes. » Bien que ses experts soient répartis dans chaque plate-forme technologique, « le in silico rassemble chez Sanofi un continuum d'activité, de l'identification de la cible jusqu'à la réutilisation des données cliniques, raconte Catherine Prades, sa responsable bio-informatique. À l'aide d'analyses de données variées (séquences, structures tridimensionnelles, données d'expression...), nous identifions les cibles biologiques associées aux maladies et nous participons à la sélection du composé chimique ou biologique le mieux adapté. » Signe d'une ouverture, l'entreprise vient d'investir pour la première fois dans une start-up... qui développe notamment des techniques de bio-informatique.

Test clinique virtuel

C'est aussi pour faciliter l'open innovation qu'Ipsen a monté une « plate-forme de sciences translationnelles » d'une vingtaine de personnes, rassemblant médecins, biostatisticiens, bioinformaticiens et biologistes. « Nous avons tiré les leçons d'entreprises qui disposaient d'une sorte de grenier interne avec une redondance d'informations, raconte Patrice Denèfle d'Ipsen. Nous partons ainsi des observations à l'hôpital, des données biologiques et épidémiologiques pour imaginer le concept produit. Avant d'intégrer toutes les données disponibles, notamment publiques, pour donner de la consistance à l'hypothèse et de passer à la paillasse. » Fini les essais sur des modèles cellulaires approximatifs. Ne reste alors plus que deux possibilités à confirmer. Une « question de survie », pour cette entreprise aux ressources plus ciblées que les grands groupes.

Ce qui explique qu'Ipsen n'ait pas développé de solutions de logiciels en interne, préférant s'appuyer sur un ensemble de pièces issues d'éditeurs comme SAP, Ariana Pharma, de start-up comme GenoSplice ou de centres d'excellence. « Si nous avons aussi développé ce département en France, et non pas seulement aux États-Unis, c'est parce que l'Hexagone a un très bon réseau de compétences », explique Emmanuel Pham, le responsable de la biostatistique translationnelle d'Ipsen. Dotée d'une soixante de chercheurs, l'unité de bio-informatique et biologie des systèmes commune à l'institut Curie, l'Inserm et de Mines ParisTech, est ainsi très courtisée par les big pharmas pour son interaction avec des biologistes et des cliniciens. « Aujourd'hui encore, une bonne partie de l'innovation en biologie des systèmes et en bio-informatique réside chez les académiques, estime Emmanuel Barillot, le directeur de cette unité. Développer la culture et les compétences dans ce domaine prend du temps, mais on sent une demande de transfert de connaissances de la part des industriels. » Si les Anglosaxons ont déjà intégré la biologie des systèmes dans leurs équipes, aux Français de suivre cette voie sans tarder...