Novadiscovery, une entreprise de technologie de santé de premier plan, spécialisée dans la simulation d'essais cliniques in silico via sa plate-forme jinkō, vient d'annoncer une prouesse remarquable : la prédiction des résultats de l'étude clinique de phase III MARIPOSA dans le domaine du cancer du poumon, grâce à un modèle de pharmacologie systémique quantitative (QSP) et l'implication de 5,900 patients numériques.
Le succès de Novadiscovery repose sur une collaboration triennale avec le professeur Michaël Duruisseaux, oncologue thoracique reconnu, et Janssen-Cilag France. Ensemble, ils ont anticipé les résultats de l'étude MARIPOSA, dont les conclusions ont été partagées avec l'équipe de Janssen-Cilag France une semaine avant leur révélation officielle lors de la conférence ESMO 2023. Il est à noter que Novadiscovery n'a pas eu accès à des informations propriétaires de Janssen pour réaliser cette simulation. Le Professeur Duruisseaux, impliqué en tant qu'investigateur, n'était pas au courant des données non publiques de l'essai.
Les simulations effectuées sur la plate-forme jinkō ont conduit à des prédictions avec un intervalle de confiance chevauchant, indiquant un HR de 0.60 (CI, 0.50-0.70). Cela s'accompagnait d'une prédiction médiane du Temps jusqu'à Progression (TTP) de 26,3 mois (CI, 23,5 – 29,9) pour le bras de traitement combiné et de 18,1 mois (CI, 16,0 – 19,9) pour le bras de traitement Osimertinib.
Le 23 octobre, lors du congrès 2023 de la Société Européenne d'Oncologie Médicale (ESMO), les résultats de l'étude de phase III MARIPOSA ont été officiellement publiés. Les résultats ont montré qu'à un suivi médian de 22.0 mois, le traitement combiné Amivantamab Lazertinib a montré une réduction remarquable de 30 % du risque de progression de la maladie ou de décès par rapport à l'Osimertinib. Les statistiques sont les suivantes : HR, 0.70 ; IC à 95 %, 0.58–0.85 ; P
François-Henri Boissel, PDG de Novadiscovery, a noté : « Cette deuxième preuve de concept consécutive met en évidence le potentiel des approches in silico pour optimiser le développement de nouveaux traitements innovants ».
Un essai clinique in silico désigne une méthode de recherche biomédicale utilisant la modélisation informatique et la simulation pour étudier les processus biologiques et les effets de médicaments. Plutôt que de mener des expérimentations sur des êtres humains ou des animaux, les essais in silico s'appuient sur des modèles informatiques complexes pour simuler la réponse du corps humain aux différentes substances.
Ces essais ont plusieurs avantages. Premièrement, ils réduisent la nécessité de tests sur des animaux ou des humains, ce qui est à la fois éthique et pratique. Deuxièmement, ils peuvent être plus rapides et moins coûteux que les essais cliniques traditionnels. Enfin, ils permettent de tester des hypothèses sur de larges populations virtuelles, qui seraient difficiles à réunir dans la réalité. Cependant, ces essais présentent aussi des limites. Les modèles informatiques, bien qu'avancés, ne peuvent pas encore capturer toute la complexité du corps humain et de ses interactions avec divers médicaments. Par conséquent, les résultats d'un essai in silico doivent souvent être validés par des expérimentations réelles.
Les essais in silico deviennent de plus en plus pertinents dans le domaine de la recherche médicale, notamment grâce aux progrès en matière de puissance de calcul et de techniques de modélisation. Ils représentent une approche innovante pour accélérer le développement de nouveaux traitements tout en réduisant les coûts et en améliorant la sécurité des patients.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
