Abonnez-vous Identifiez-vous

Identifiez-vous

Vos codes d'accès sont erronés, Veuillez les saisir à nouveau. Mot de passe oublié ?

En route vers le patient virtuel

Publié le

Afin d'augmenter l'efficacité de sa R & D, l'industrie pharmaceutique a de plus en plus recours à la simulation numérique. Des expériences « in silico » qui permettent d'accélerer les phases de développement d'un médicament.

Comment augmenter l'efficacité des étapes de recherche et développement dans l'industrie pharmaceutique ? La question hante les directeurs de R & D, qui pourraient trouver un élément de réponse dans l'utilisation poussée des techniques de simulation et de modélisation. En effet, de la mise en relation de bases de données riches et variées à la modélisation d'un coeur ou d'un rein, ces outils d'expérimentation « in silico » permettront à terme de diminuer les essais sur les animaux et, surtout, sur l'homme. Les difficultés à surmonter, liées à la complexité du vivant, restent néanmoins nombreuses.

Ainsi, pour chaque maladie à étudier, ou chaque question à résoudre, les modélisations à réaliser sont différentes. Dans le cas d'une rupture d'anévrisme, ce sont les écoulements du sang dans l'artère qui sont simulés, avec des calculs mécaniques. Mais pour les myopathies, ce sont plutôt les aspects génétiques qui seront pris en compte. De plus, les modèles doivent s'ajuster à plusieurs niveaux de lecture : le gène, la protéine, la cellule, le tissu, l'organe, et jusqu'à l'organisme entier. Un vrai casse-tête !

L'un des premiers problèmes auxquels se sont attaquées les équipes de bio-informatique a été de prédire le plus finement possible la toxicité d'un candidat médicament. Encore aujourd'hui, sur 10 molécules qui entrent en essais cliniques sur l'homme, une seule est commercialisée. Une grande partie des échecs sont dus à des effets secondaires trop importants. Qu'à cela ne tienne, les informaticiens ont décidé de tirer parti de ces « ratés ». « L'ensemble des données liées à l'arrêt du développement d'un médicament sont exploitées dans des modèles mathématiques, et contribuent non seulement à expliquer les échecs du passé, mais aussi à prendre des décisions sur une nouvelle molécule, ou encore à optimiser des thérapies », explique Emmanuel Grenier, le directeur scientifique de l'Institut de médecine théorique, créé en 2002 en Rhône-Alpes.

UNE BASE INFORMATIQUE DE 3 MILLIONS DE DONNÉES

Ces outils informatiques comparent les candidats médicaments avec des molécules dont les effets toxiques sont connus et permettent d'en éliminer un certain nombre avant le développement clinique. Avec un gain de temps et d'argent appréciable. L'entreprise parisienne Cerep pratique ce sport depuis plus de dix ans, avec sa plate-forme BioPrint. Lorsque le candidat médicament arrive chez Cerep, il passe par une série de tests in vitro standardisés. Les résultats sont ensuite comparés à ceux obtenus avec des médicaments existants et avec des molécules qui ont échoué à un moment ou à un autre de leur développement, au début des essais cliniques ou après la commercialisation. « Chaque molécule est décrite par 260 données physico-chimiques et 700 effets secondaires potentiels », explique Thierry Jean, le PDG de cette PME de 300 salariés. Ce qui lui permet de travailler avec une base de trois millions de données.

Le candidat médicament qui passe le cap de ces tests de toxicité « in silico » peut alors continuer son développement virtuel en étant confronté à des modélisations complexes de cellules, voire d'organes. Le but étant de retarder ou d'affiner au maximum les essais sur l'animal et sur l'homme. Des chercheurs du laboratoire Ibisc, (Informatique biologie intégrative et systèmes complexes), inauguré à l'Université d'Evry (Essonne) il y a deux ans, se sont ainsi donné comme objectif de mettre en équation le fonctionnement physiologique du rein, en intégrant des données anatomiques et physiologiques, l'analyse de vidéos...

LIMITER AU MAXIMUM LES ESSAIS CLINIQUES

Entelos, une jeune entreprise américaine, propose quant à elle rien moins qu'un laboratoire virtuel qui permet de mieux cibler les patients réels qui participeront aux futurs essais cliniques. Grâce à elle, le laboratoire Johnson & Johnson a simulé son essai clinique de phase I d'un médicament antidiabétique sur des patients virtuels. Résultat : un gain de temps de 40 % et une réduction de 66 % du nombre de patients inclus dans son essai réel. L'industrie pharmaceutique rejoint sur ce point d'autres industries, comme l'aéronautique, où les essais réels sont réduits au strict minimum.

DES SIMULATIONS À PARTIR D'IMAGES MÉDICALES

Les possibilités du virtuel vont même plus loin, car certains programmes arrivent à prédire l'évolution de la maladie d'une façon extrêmement précise. En effet, avec les progrès de la résolution des images médicales (IRM...) et de la puissance de calcul, les ingrédients de base sont disponibles pour des modélisations de plus en plus élaborées. Nicholas Ayache, le directeur de recherche de l'équipe Asclepios au centre Inria de Sophia-Antipolis (Côte-d'Azur), travaille entre autres sur un modèle de croissance tumorale au niveau du cerveau. En confrontant les images d'un patient à ce modèle, des paramètres de la croissance sont identifiés. « En exploitant les images des quatre premiers examens, nous pouvons prédire les résultats du cinquième, avant qu'il n'ait eu lieu », explique Nicholas Ayache. Intérêt supplémentaire, ce modèle individualisé permet de prédire l'infiltration des cellules tumorales au-delà de ce qui est visible par IRM et, par là même, de définir des marges de sécurité lors d'une intervention chirurgicale, pour optimiser la destruction des cellules tumorales. Nicholas Ayache a reçu le 20 octobre le prix Microsoft 2008, décerné par la Royal Society et l'Académie des sciences, pour l'ensemble de ses travaux sur l'analyse et la simulation des images médicales. Signe de l'intérêt de plus en plus grand porté à cette approche.

Toutes ces expériences in silico nécessitent d'importantes puissances de calcul. Mais ce n'est plus vraiment un facteur limitant. Aujourd'hui, les grands laboratoires pharmaceutiques ont leurs propres serveurs et les PME peuvent s'adresser à des sociétés de services qui louent de la puissance de calcul. « En 24 heures, les entreprises ont accès aux noeuds de calculs dont elles ont besoin, en toute sécurité », explique David Gavatorta, le directeur marketing d'Oxalya, entreprise localisée à Paris. Les grands de l'informatique comme HP ou IBM fournissent aussi des services de calculs à distance à la demande.

En revanche, ce qui reste problématique c'est toujours la corrélation entre des milliers de bases de données biologiques hétérogènes. « L'homogénéisation des données est encore un défi, mais nous avons aujourd'hui des outils pour les standardiser », explique Philippe Detilleux, le responsable de l'évaluation de la sécurité du médicament chez Sanofi-Aventis.

UN RÉSEAU EUROPÉEN OPÉRATIONNEL

Le travail d'interconnexion entre ces bases s'effectue via des plates-formes académiques, tel le projet MTI (Molécules à visées thérapeutiques par approches in silico) de l'université Paris-Diderot. Mais aussi avec des outils développés par des entreprises comme Isoft, à Gif-sur-Yvette (Essonne), qui propose un croisement en temps réel de différentes bases de données externes et internes. Autre souci, trouver le bon équilibre dans le niveau de complexité. « Si le modèle est trop réaliste, il faut gérer un trop grand nombre de paramètres difficiles à identifier avec précision. Inversement, un nombre de paramètres facile à manipuler peut cacher un modèle trop simpliste pour décrire une approximation utile de la réalité », résume Nicholas Ayache.

Pour apporter des réponses à toutes ces questions, le projet européen « Virtual Physiological Human » a été lancé en juin 2008, avec un budget de 72 millions d'euros. C'est la première fois qu'un programme de recherche aborde tous les aspects, avec des équipes qui travaillent à la modélisation au niveau des gènes, de la cellule et des organes. Cependant, les essais sur l'animal et sur l'homme resteront indispensables. « Les approches in silico jouent un rôle de plus en plus important mais n'apportent pas de réponse définitive », conclut Philippe Detilleux. Rappelant ainsi que la complexité du vivant incarne encore pour longtemps un verrou technologique majeur. .

Créez votre compte L’Usine Connect

Fermer
L'Usine Connect

Votre entreprise dispose d’un contrat
L’Usine Connect qui vous permet d’accéder librement à tous les contenus de L’Usine Nouvelle depuis ce poste et depuis l’extérieur.

Pour activer votre abonnement vous devez créer un compte

Créer votre Compte
Suivez-nous Suivre Usine Nouvelle sur Facebook Suivre Usine Nouvelle sur Twitter RSS Usine Nouvelle