Recherche clinique : profondes mutations à venir sous l’impulsion du numérique

By Agnes 4 années ago

La révolution numérique appliquée à la santé induit des bouleversements majeurs dans le quotidien des patients, des médecins et des structures de soins. Et ce n’est pas là son seul impact : alors que les laboratoires pharmaceutiques sont contraints d’imaginer de nouveaux business models pour demain au risque d’être en rupture totale avec les « Big Tech » qui se sont lancés dans la course avec succès, c’est la recherche clinique elle-même qui s’apprête à être profondément bousculée par le numérique. Le rapport 2014 sur les 2èmes assises de l’Innovation Thérapeutique est riche d’enseignements à ce sujet (1).

Etat des lieux

Le Gold standard pour la recherche clinique, guidée par l’Evidence-Based Medicine, est une étude randomisée, comparative, en double aveugle. Réaliser ce type d’études nécessite un nombre important de patients, une chaîne de réalisation complexe et longue (procédures réglementaires, logistique, recrutement et suivi des patients, suivi de l’étude…) et un investissement financier important. Or le taux d’échec des projets industriels en R&D est très élevé : 1 seule molécule sur 9 arrive sur le marché avec un coût de R&D pour cette molécule d’environ 1 milliard d’euros.

Dès lors, comme le souligne Jean-François Thébaut, membre du collège de la HAS, compte tenu de « l’allongement de l’espérance de vie, de l’explosion des maladies chroniques, de la généralisation de l’accès aux soins augmentant les dépenses et les besoins alors que les ressources stagnent, du coût du progrès incrémental devenant insoutenable à organisation constante« , les acteurs impliqués dans la recherche clinique sont aujourd’hui contraints de réfléchir sur de nouveaux modèles pour générer des données de manière plus efficiente.

Pour Thierry Escudier, directeur des opérations cliniques au sein du laboratoire Pierre Fabre et interrogé dans le cadre de l’université d’été de Castres, « cela fait des dizaines d’années que nous conduisons les essais cliniques de la même manière (…). La e-santé offre la possibilité de communiquer les informations beaucoup plus rapidement, et c’est en train de révolutionner l’approche classique » (2).

Les registres, cohortes, e-cohortes,  le SNIIRAM (Système National d’Information Inter-Régimes de l’Assurance Maladie), plus grosse base de données médico-administrative au monde, et aujourd’hui les partages de données via les réseaux sociaux ou smartphones/tablettes constituent autant de nouvelles approches à intégrer à la recherche clinique de demain.

Recherche clinique - état des lieux

La révolution e-patients

PatientsLikeMe est un exemple concret de « l’empowerment » des patients sur leur propre santé et sur leur rôle dans l’évolution de la recherche clinique. Un exemple : après avoir pris connaissance dans la revue scientifique PNAS que le lithium avait des effets bénéfiques dans un modèle murin de sclérose latérale amyotrophique et était très prometteur pour les patients, certains patients se sont mis à prendre du lithium, d’autres pas. Très vite, ils ont montré via le web que le traitement au lithium n’était pas efficace sur l’évolution de la maladie. Ignorant ces résultats, le NIH a lancé une étude sur le sujet quelques mois plus tard…finalement stoppée par le comité de surveillance indépendante pour futilité.

Aujourd’hui, de nombreuses revues scientifiques et institutions considèrent que le rôle des patients dans la collecte de données devient majeur pour améliorer la rapidité de la réponse à une question. Les études en vie réelle sont également mises en avant. Quelques « Big Pharma » commencent à structurer leur écosystème en ce sens au travers de Living Labs.

Le terrain est favorable : les évolutions technologiques permettent a) un accès facilité aux données et b) des études en vie réelle et les malades, de plus en plus connectés, demandent à être impliqués dans la prise en charge de leur maladie (voir article « objets connectés en santé, co-construire)

L’apport des nouvelles technologies

Nouvelles technologies

a) Dans le e-recrutement des patients

Un chiffre : 9 essais sur 10 sont retardés par des difficultés de recrutement. On comprend donc pourquoi toute solution permettant d’améliorer cette phase cruciale dans une étude clinique peut être bienvenue. Les nouvelles technologies en sont une. Les outils : les médias sociaux tels que Facebook ou Twitter mais aussi les plateformes communautaires et les smartphones/tablettes.

C’est ainsi que, selon Yves Jarlaud, responsable du secteur santé chez Deloitte, un laboratoire a pu recruter en 10 jours les patients sur l’ensemble des centres par l’intermédiaire du numérique pour une étude de phase II. Il souligne néanmoins que seule une faible proportion de laboratoires ont cette démarche aujourd’hui, un peu plus de 10% dans le monde dont la majorité aux Etats-Unis.

b) Dans la collecte et la gestion des données

C’est probablement le domaine où le numérique est le plus mûr en matière de recherche clinique, selon Sophie Olivier, directeur gestion des données et support logistique chez Servier, et selon Yves Jarlaud.

Trois grand types d’outils :

  • Capture de données électroniques (EDC : electronic data capture)
  • Gestion des bases de données cliniques (CDMS : clinical Data Managmenet system)
  • Gestion d’essais clinique (CTMS : Clinical Trial Management System)

D’après une enquête de Forester, ces outils permettraient de réduire les coûts de 50%. Et selon Sophie Olivier, « on obtient un meilleur suivi des critères d’inclusion (…), du protocole par les centres investigateurs, avec éventuellement des actions correctrices immédiates au niveau des centres« .

Néanmoins, Laurent Alexandre souligne le retard des Big Pharma dans ce domaine comparativement aux nouveaux entrants que sont les Big Tech ou les big players du web : « les plus belles entreprises qui font de la gestion de la data au sens large sont dans l’entourage des GAFA, notamment Google (…) ». Par ailleurs, « Foundation Medecine, DNAnexus, Google’Baseline Study, Calico, etc, sont en train de construire des bases de données géantes qui vont forcément modifier le métier de l’industrie pharmaceutique. L’entrée d’Apple est tout aussi problématique (…) Au fur et à mesure que la Watch et les différents dispositifs médicaux de Google vont se développer, la façon de recueillir la data va changer. Là encore les gens d’Apple ont montré qu’ils étaient plus rapides et plus intelligents que la Pharma« . Ce qui se confirme avec le Research Kit, l’application d’Apple mise à disposition en mars dernier. Passé le septicisme des débuts, force est de constater après plusieurs mois que ce mode de collection de données de santé commence à séduire le monde de la santé et pas des moindres : le NIH s’y intéresse pour le White House’s Precision Medicine Initiative et récemment GlaxoSmithKline et Purdue Pharmaceuticals ont annoncé qu’ils souhaitent utiliser cet outil pour de futurs projets (3).

c) Dans de nouvelles approches de modélisation et de simulation

Selon Yves Jarlaud, la vraie révolution concerne la recherche clinique in silico, c’est-à-dire le développement de méthodes et d’outils permettant de modéliser et de simuler sur ordinateur l’impact de médicaments ou de dispositifs médicaux sur des organes ou des tissus. Ces méthodes nécessitant une puissance de calcul et des bases de connaissances énormes, seules les technologies numériques peuvent nous y aider. Les promesses ? La diminution, voire la disparition des essais sur l’animal, la réduction des coûts et des délais de développement, et l’amélioration de la sécurité des patients. Des projets ambitieux en ce sens voient le jour :  pour ne citer que lui, le projet Human Brain dont l’objectif est rien moins que de modéliser le fonctionnement du cerveau humain d’ici 2025. Projet critiqué par Manuel Géa de Bio-Modeling Systems, pour qui la médecine doit se baser sur les mécanismes causaux (Mechanisms-Based Medicine) et non sur l’Evidence-based Medicine.

Qui dit révolution dit régulation et réglementation

La transformation numérique de la recherche clinique peut être une chance pour la France. Oui,  à condition qu’elle soit régulée et de rénover sa réglementation.

a) Régulation

Comme l’explique Jean-François Thébaut, « la mise à disposition de données de gros volumes (Big), ne remet sûrement pas en cause ni le principe ni les fondamentaux de la recherche clinique (…). A titre d’exemple, la capacité d’extraction, à partir de cohortes de grande taille, de sous-groupes spécifiques par exemple, à partir de leurs caractéristiques génétiques, devra être validée par des méthodes a priori et non pas être considérée comme une vérité absolue a posteriori (…). En d’autres termes, la masse de données ne fait pas pour autant une vérité ».

Par ailleurs, la qualification de ces données constitue un autre facteur fondamental d’efficience. Selon Alexandre Templier, co-fondateur de Quinten, « la valorisation des données, le machine learning, est une dimension clé de la big data et du digital. Pour que l’exploitation des données ait un intérêt, il convient de contextualiser ces données, de savoir quand et comment elles sont générées« .

b) Réglementation

Denis COMET de l’AFCRO souligne que l’association a publié en 2013 sept mesures de bon sens pour améliorer la recherche clinique en France (voir le rapport). Selon lui, un des facteurs clé de succès est une excellente articulation à l’avenir entre le règlement européen (périmètre : essais interventionnels et essais à faible intervention dans le domaine du médicament uniquement) et la loi Jardé spécifique à la France (périmètre : essais interventionnels et essais à risques minimes dans le domaine hors médicament et études observationnelles dans le domaine du médicament et hors médicament).

Quoi qu’il en soit, je retiens les propos de Jean-François Thébaut et de Denis COMET qui me semblent essentiels : « la recherche clinique doit rester au service des patients et des médecins qui les soignent. Sans eux, il n’y a pas de recherche clinique ».

Sources :

(1) 2èmes assises de l’innovation thérapeutique « La Recherche Clinique à l’heure du numérique ». Novembre 2014.

(2) http://www.whatsupdoc-lemag.fr/actualites-article.asp?id=11005

(3)http://mobihealthnews.com/45267/why-pharma-might-be-especially-interested-in-researchkit/

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