Le Centre Léon Bérard, Inria et Sanofi s’associent avec le Health Data Hub pour mieux identifier les nouvelles combinaisons de molécules qui permettent de lutter contre le cancer
Le Centre Léon Bérard, Inria, le Health Data Hub et Sanofi unissent leurs expertises pour mettre l’intelligence artificielle au service de la lutte contre le cancer. Grâce à l’utilisation de données de vie réelle, les quatre organisations vont travailler à développer un nouveau modèle prédictif capable de déterminer les combinaisons de molécules les plus efficaces en immuno-oncologie.
Une collaboration inédite pour améliorer les options thérapeutiques des patients atteints de cancer
Grâce aux avancées majeures de la recherche médicale, les professionnels de santé voient grandir de jour en jour les possibilités thérapeutiques dont ils disposent. En plus des chimiothérapies et radiothérapies classiques, le développement des immunothérapies est une véritable révolution dans la prise en charge de nombreux patients, tandis que des thérapies cellulaires et géniques sont en cours d’élaboration.
Pour soigner chaque patient ou chaque type de cancer, les cliniciens doivent définir des protocoles de soins complexes et procéder à des combinaisons thérapeutiques par une approche empirique. La mobilisation des données de santé constitue un atout considérable dans le développement de nouvelles thérapies en oncologie. En effet, l’analyse croisée de plusieurs bases de données pourrait permettre de déterminer les meilleures combinaisons thérapeutiques de molécules existantes tout en minimisant les risques de toxicité liés aux prises médicamenteuses. La science des données permet ainsi aujourd’hui d’envisager les options les plus adaptées pour les millions de patients atteints de différents cancers.
Le projet Combo : développer un algorithme capable d’évaluer la pertinence des nouvelles combinaisons de molécules en oncologie à l’aide des données de vie réelle
Aujourd’hui, en oncologie, l’enjeu est d'identifier la meilleure combinaison de molécules existantes pour proposer et lancer de nouveaux traitements qui soient les plus efficaces et personnalisés possibles. Les programmes de développement sont donc extrêmement longs et coûteux en raison du nombre élevé de combinaisons possibles à tester. Beaucoup d'entre eux échouent en phase préclinique et clinique. Le projet Combo (evaluating new COMBinations in Oncology with real-world data) a donc pour objectif de développer un algorithme d’intelligence artificielle (IA) de prédiction des combinaisons de molécules pertinentes à évaluer dans les essais cliniques.
L’utilisation d’une telle IA permettra à l’ensemble de l’écosystème (industriels, assurance maladie, professionnels de santé) de gagner en efficacité et en rapidité en mettant à disposition des traitements plus rapidement pour des patients mieux ciblés. De plus, l’IA identifiera des combinaisons de molécules plus précises et ciblées, dont l’arrivée sur le marché permettra également de limiter la survenue d’effets indésirables liés aux prises médicamenteuses et la multiplication de participations à des essais cliniques pour les patients aux situations spécifiques.
Pour atteindre ces objectifs, les partenaires du projet ont mis en commun leurs compétences. Ce projet s’inscrit dans une démarche de science ouverte : les algorithmes développés seront mis à disposition de l’ensemble de l’écosystème, en open-source. Cette collaboration d'institutions publiques et privées est inédite et constitue un exemple de recherche visant le bien commun en santé qui bénéficiera à l’ensemble de la communauté et en premier lieu aux patients.