« Le développement d’un médicament est long, coûteux et demande l’implication de plusieurs milliers de patients », explique le Dr Loïc Verlingue, oncologue et chef de la Data Science Team du département de l’innovation thérapeutique et des essais précoces (Ditep) de l’Institut Gustave Roussy dans un communiqué de presse du 21 novembre 2019.
Environ 19% des médicaments en développement dans les maladies infectieuses, 17% en ophtalmologie et près de 10% toutes disciplines confondues recevront une autorisation de mise sur le marché (AMM) après les essais de phase I. Mais « en cancérologie, seulement 5% d’entre eux démontreront suffisamment d’efficacité pour finalement être approuvés pour le traitement d’un cancer » précise le communiqué.
16 fois plus de chance
Pour ces raisons, des médecins-chercheurs et ingénieurs de l’Institut Gustave Roussy et de l’Université Paris-Sud ont mis au point Resolved2. Il s’agit d’une intelligence artificielle (IA) qui est capable de prévoir efficacement si une molécule sera autorisée ou non dans les 6 ans à partir des données pharmacologiques et d’essais cliniques de phase I en cancérologie. Leurs résultats ont été publiés dans la revue scientifique JCO Clinical Cancer Informatics.
« Les résultats démontrent que l’IA fait peu d’erreurs notamment sur les molécules qui ne seront pas approuvées », explique le communiqué. « Lorsque le modèle prédit qu’une molécule ne recevra pas d’autorisation de mise sur le marché, la supposition s’avère vraie dans 92% des cas. Quand l’IA prévoit qu’une molécule sera autorisée, 73% des traitements le sont effectivement dans les 6 ans, et 90% dans les 10 ans ». Ainsi, un médicament prédit et approuvé par Resolved2 a seize fois plus de chance de l’être effectivement qu’un médicament prédit mais non approuvé par l’IA.
Ghislaine Trabacchi
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