Accélérer la recherche et les essais cliniques grâce au cloud

Pour relever les défis actuels de la médecine moderne, de plus en plus d'organismes de recherche adoptent une stratégie cloud.

Un des grands enjeux de la médecine moderne consiste à réduire considérablement toutes les étapes qui précèdent l’autorisation de mise sur le marché (AMM) d’un médicament.

Des modèles numériques qui accélèrent la recherche

La mise sur le marché d’un nouveau traitement thérapeutique est l’aboutissement d’une dizaine d’années de recherche et d’essais cliniques dont les coûts dépassent le milliard d’euros. Aussi, pour accélérer la recherche et diminuer les coûts, on cherche à remplacer progressivement des expériences en laboratoires (In vitro) et sur des êtres vivants (In vivo) par des simulations numériques (« in silicon »). Pour une pathologie donnée, le principe est d’identifier et de simuler numériquement l’action de certaines molécules grâce à des algorithmes de modélisation moléculaire.

Ces algorithmes d’intelligence artificielle (IA) exigent d’importantes capacités de traitement que seul le cloud peut fournir sans délai et de manière économique sur la période nécessaire. Les chercheurs l’ont bien compris. Moderna a depuis 2011 défini une stratégie « cloud first » pour supporter son « Digital Drug Studio » qui utilise des algorithmes de machine learning (ML) pour identifier les séquences ARN messager optimales pour produire les effets médicaux espérés.

C’est également ainsi que durant la pandémie, une équipe internationale de chercheurs, associée au Cloud Innovation Centre de l'université de Colombie-Britannique au Canada, a réussi grâce au cloud à créer un cluster de 22 500 ordinateurs en huit semaines et pour seulement 24 000 dollars. L’équipe de chercheurs a identifié et catalogué 5,7 millions d'échantillons biologiques et obtenu des résultats en seulement 11 jours alors qu'il aurait fallu plus de 2 000 ans avec un seul ordinateur.

Industrialiser les essais cliniques

L’apport du cloud s’étend également sur d’autres aspects de la recherche de traitements médicaux, et notamment sur les essais cliniques, qui constituent les deux tiers des coûts et la moitié du temps du développement d’un nouveau médicament. En effet, ces essais doivent suivre de nombreux protocoles pour respecter les droits des patients, garantir leur sécurité et se conformer à la réglementation.

En utilisant le cloud et en s’aidant d’algorithmes de machine learning, la phase de recrutement des patients pour l’essai clinique, généralement longue et laborieuse, peut être considérablement réduite. Il s’agit par exemple d’extraire des informations médicales à partir de textes médicaux non structurés (notes des médecins, rapports d'essais cliniques, rapports de radiologie) pour sélectionner un groupe approprié de patients.

D’autre part, la surveillance des essais cliniques comporte encore beaucoup de tâches manuelles qui interviennent pour 25 à 30% dans le coût des essais. Une grande partie peut être automatisée avec des services cloud que ce soit pour la collecte de données, la transcription, la validation des informations ou encore la mise en conformité avec la réglementation. Les erreurs humaines sont éliminées et la sécurité des patients des essais cliniques est accrue.

Un écosystème de santé qui se développe dans le cloud.

Les apports de l’innovation ne se limitent pas aux frontières des établissements de santé. Un large écosystème contribue à mieux maîtriser les effets des médicaments. Certaines entreprises fournissent par exemple des appareils connectés qui prolongent l’essai clinique au domicile du patient. Des algorithmes dans le cloud analysent les données produites par ces équipements et détectent un effet indésirable ou l’arrêt de prise d’un médicament.

Et une fois les médicaments mis sur le marché, la pharmacovigilance va prendre le relais, en s’appuyant également sur le cloud, par exemple en permettant l’étude avec des algorithmes de reconnaissance de texte les notices d’utilisation des médicaments et des documents de référence pour déceler les incompatibilités entre traitements, ou encore en fluidifiant et en automatisant la chaîne d’analyse des déclarations des effets indésirables d’un médicament ou d’un vaccin. A cet effet, des algorithmes de traitement en langage naturel disponibles dans le cloud sont spécialement entrainés avec du vocabulaire médical pour une plus grande efficacité.

La croissance rapide de cet écosystème est enfin permise par un contexte légal stabilisé et clarifié en matière de protection des données, avec la mise en place en 2018 par le ministère de la santé de la certification d’hébergeur de données de santé (HDS). Tous les principaux fournisseurs de cloud sont désormais certifiés.

Au cours de son histoire la médecine s’est constamment approprié la technologie pour améliorer les diagnostics et les traitements. Le mouvement continue avec le numérique. Le cloud est le moyen le plus simple, le plus rapide et le moins coûteux de renforcer l’accès de la recherche médicale aux technologies numériques à l’état de l’art.