Vers une médecine ciblée et personnalisée !
Pour mettre en place un traitement médical, un essai clinique en plusieurs phases est obligatoire afin de tester les effets secondaires potentiels, mais aussi l’efficacité de la molécule, en comparant un groupe traité à un groupe non traité (placebo). Ces études cliniques standardisées sont menées sur des populations diversifiées, et leur succès repose sur la validation de critères stricts à l’échelle de la population.
Cependant, reconnaître la variabilité des réponses aux traitements est essentiel pour progresser vers une médecine plus précise et efficace. L’IA se révèle être un allié puissant dans cette quête, en transformant les données en outils d’aide à la décision clinique personnalisée. L’intégration de l’IA dans la pratique médicale n’en est encore qu’à ses débuts, mais les perspectives sont prometteuses. À mesure que les technologies progressent et que de nouvelles données sont intégrées, nous pouvons anticiper une médecine de plus en plus personnalisée, permettant une prise en charge véritablement sur mesure pour chaque individu.
Le contexte
Dans le domaine médical, une constatation s’impose : chaque individu est unique. Cette singularité se manifeste non seulement dans nos caractéristiques physiques et génétiques, mais aussi dans notre manière de réagir aux maladies et aux traitements. Dès lors, il devient crucial de reconnaître que les pathologies varient d’une personne à l’autre, rendant les réponses aux traitements tout aussi hétérogènes Les traitements médicaux traditionnels reposent souvent sur une approche standardisée, basée sur des études cliniques menées sur des populations diversifiées. Cependant, cette méthode ignore fréquemment les variations individuelles. Ainsi les effets d’un médicament qui pourrait s’avérer bénéfique pour une minorité de patient se retrouvent dissipés par les conclusions de la population générale. Cette disparité peut être attribuée à divers facteurs, tels que les différences génétiques, l’environnement, le mode de vie ou même les comorbidités.
L’intelligence artificielle (IA) , avec ses capacités d’analyse de données massives et complexes, offre une opportunité sans précédent pour personnaliser les soins médicaux. En intégrant des données diverses telles que le mode de vie de l’individu, ses historiques médicaux, des résultats d’analyses de santé faites au cours de la vie et d’autres sources, l’IA peut identifier des patterns et des corrélations invisibles à l’oeil humain. Entre autres, l’IA excelle dans la prédiction des réponses aux traitements. Par exemple, des algorithmes peuvent être formés pour analyser les profils des patients et prédire leur probabilité de répondre positivement à un traitement spécifique. Ou encore identifier quels patterns caractérisent un sous-groupe d’individus répondant à un traitement.
Un exemple concret de l’application de ces nouvelles technologies pour surmonter les études cliniques standardisées est illustré par les analyses menées par nos équipes à la suite de la phase 3 d’un essai clinique visant à évaluer l’efficacité d’un traitement pour les Troubles du Spectre Autistique (TSA). Bien que les 2 premières phases aient été prometteuses, la phase 3 n’a pas atteint les critères de satisfaction escomptés. Toutefois, les observations des cliniciens participant à l’étude et les éléments statistiques ont suggéré que le traitement pourrait être efficace pour certains sous-groupes de patients.
Notre but
Dans une population issue d’un essai clinique en phase 3, l’objectif est de mettre en évidence de potentielles sous-populations de répondeurs, autrement dit, des sous-groupes pour lesquels les critères d’évaluation de l’effet du traitement sont validés par rapport au groupe placebo.
Notre méthode
Pour explorer cette hypothèse, B&A Biomedical a examiné les données des patients recrutés au cours de cet essai. En utilisant des algorithmes spécifiques de l’identification de sous-groupes, nous avons identifié différentes populations d’intérêt de répondeurs.
Résultats
Nos analyses ont mis en avant plusieurs sous-population de répondeurs au traitement. En appliquant les critères définis pour ces sous-populations aux conditions d’inclusion de futurs essais, nous pourrons vérifier si ce traitement est bénéfique pour certains patients. Cette approche pourrait permettre d’optimiser les protocoles thérapeutiques et de fournir des traitements plus ciblés et efficaces.
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