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Création de plus grande base de données de combinaisons thérapeutiques
Des chercheurs américains du Wellcome Sanger Institute ont testé de nombreuses combinaisons de médicaments anticancéreux déjà utilisées pour traiter les patients. Ces scientifiques ont ensuite créé la plus grande base de données au monde recensant les combinaisons chimiothérapiques les plus efficaces contre les cancers difficiles à soigner.
Les combinaisons de médicaments sont déjà largement utilisées pour traiter une variété de maladies différentes, notamment en oncologie. Le problème, c’est qu’il existe des centaines de milliers de combinaisons de médicaments possibles et que les scientifiques sont loin de connaître toutes celles qui peuvent être efficaces.
Dans cette étude, les chercheurs se sont concentrés sur l’analyse de médicaments déjà pertinents sur le plan clinique.
Pour s’assurer de cette efficacité thérapeutique, ces chercheurs ont testé de nombreuses combinaisons nouvelles de médicaments chez la souris en utilisant des cellules cancéreuses porteuses de différentes mutations génétiques.
« Nous devons absolument être capables d’identifier des combinaisons efficaces spécifiques de médicaments qui agissent en synergie contre les cellules cancéreuses, si nous voulons être en mesure de proposer aux malades en échec thérapeutique de nouveaux traitements plus efficaces », précise la Docteure Patricia Jaaks, co-première auteure de ce travail.
En plus des combinaisons découvertes, ces travaux ont utilisé un très grand nombre de lignées cellulaires, ce qui va permettre de découvrir davantage de combinaisons possibles. Cette vaste ressource disponible gratuitement va renforcer l’oncologie de précision en permettant de combiner différents médicaments pour surmonter la résistance de certains cancers, limiter la toxicité des médicaments et élargir la gamme d’options pour les patients atteints d’un cancer du sein, du côlon ou du pancréas.
Cette étude a également permis de repérer les biomarqueurs qui pourraient être utilisés pour identifier les patients qui bénéficieraient des combinaisons nouvellement mises en évidence.
Les chercheurs espèrent que d’autres scientifiques pourront utiliser cette base de données pour faciliter le développement clinique futur des thérapies combinées.
Source : Sanger Institute
Comment l’industrie pharmaceutique utilise l’intelligence artificielle (IA) ?
Certaines des applications les plus percutantes de l’IA se produisent dans les industries pharmaceutiques. Pourtant, les études indiquent que cette industrie est en retard sur beaucoup d’autres lorsqu’il s’agit d’utiliser l’analyse pour améliorer notamment la production.
Les avancées dans l’application de l’intelligence artificielle (IA) commencent à avoir un impact significatif sur les technologies d’automatisation utilisées dans l’ensemble de l’industrie, notamment avec la vision artificielle et l’analyse.
Il ne devrait pas être trop surprenant que les industries pharmaceutiques cherchent à optimiser la production avec l’IA, étant donné que les valeurs de lot unique pour certains médicaments peuvent dépasser 3 millions de dollars. Pourtant, la recherche indique que cette industrie est en retard sur beaucoup d’autres lorsqu’il s’agit d’utiliser l’analyse pour améliorer la production.
Selon David Leitham, vice-président senior et directeur général, pharmaceutique, chez AspenTech (un fournisseur de logiciels d’IA pour les fabricants industriels), alors que d’autres industries ont appliqué des capacités d’analyse et de prédiction pour optimiser les performances et réagir rapidement aux changements de la demande, 87 % des dirigeants de l’industrie pharmaceutique admettent que leurs organisations ont une mauvaise culture numérique.
Les données auxquelles Leitham fait référence proviennent d’une enquête AspenTech auprès de 300 cadres supérieurs de l’industrie pharmaceutique au Royaume-Uni, aux États-Unis, en Allemagne, en France, en Espagne et en Suède. Cette même enquête montre également que 49 % des répondants avouent avoir du mal à utiliser les données pour améliorer le délai de mise sur le marché de leurs produits.
“Le COVID-19 a non seulement déclenché une ruée vers le développement d’un vaccin, mais il a eu de graves impacts sur la demande de médicaments déjà en production”, a déclaré Leitham. “Toute la vitesse du marché s’est accélérée, mais nos recherches révèlent que l’industrie pharmaceutique a encore beaucoup de chemin à parcourir avant de se mettre à niveau.”
Deux domaines d’application de l’IA sur lesquels se concentrent les sociétés pharmaceutiques comprennent :
– des outils de gestion des performances des actifs utilisant des analyses avancées pour créer des efficacités de fabrication
– et des systèmes de maintenance prédictive pour analyser les modèles de défaillance et fournir des alertes d’anomalie et des avertissements anticipés des défaillances d’équipement en attente.
« Des opportunités de réduction des coûts de fabrication existent à toutes les étapes du cycle de vie du produit. L’analyse avancée peut révéler ces opportunités, permettant aux sociétés pharmaceutiques de prendre des mesures éclairées pour économiser de l’argent », a déclaré Richard Porter, directeur mondial des produits pharmaceutiques chez AspenTech. “Qu’il s’agisse d’utiliser des analyses multivariées pour identifier la dégradation des processus et son impact sur la qualité ou de prédire la qualité du produit final pour réduire les délais de test en laboratoire, ces techniques offrent aux sociétés pharmaceutiques un avantage concurrentiel.”
Porter a également noté que le logiciel d’analyse multivariée peut être appliqué aux sources de données existantes dans les installations de fabrication pharmaceutique pour analyser et surveiller en permanence l’impact des écarts dans les propriétés des matériaux, des variations des procédures et des anomalies de processus telles que la dérive des capteurs et les conditions environnementales changeantes sur le produit final.
“Ces outils peuvent aider à identifier et à résoudre les problèmes de qualité des processus et des produits, à augmenter les rendements et à réduire les produits hors spécifications”, a-t-il ajouté.
Soulignant les types spécifiques d’équipements que les systèmes de maintenance prédictive ont prouvé qu’ils protégeaient efficacement, Porter a souligné les équipements primaires tels que les compresseurs d’air et centrifuges, les chaudières, les pompes et les systèmes de purification d’eau. L’IA peut également être appliquée aux équipements de production et d’emballage secondaires tels que les autoclaves, les broyeurs à billes, les centrifugeuses, les refroidisseurs, les convoyeurs, les granulateurs, les séchoirs à lit fluidisé et à plaques, les presses à rouleaux et à comprimés et les têtes de pulvérisation.
Porter a déclaré qu’une société pharmaceutique avec laquelle AspenTech travaillait remplaçait le joint mécanique de son broyeur à billes tous les huit lots pour éviter la perte de lots, à un coût d’équipement de 25 000 $ par remplacement.
“La société a essayé d’éviter les pertes de lots – chaque lot ayant une valeur comprise entre 250 000 et 300 000 dollars – car les arrêts fréquents pour remplacer les joints limitaient la capacité”, a déclaré Porter. « Comme l’entreprise avait besoin d’augmenter sa capacité, elle a acheté deux broyeurs supplémentaires. L’adoption d’Aspen Mtell, qui se connecte aux appareils pris en charge par OPC UA, pour la maintenance prédictive a permis à l’entreprise de réduire les perturbations de la chaîne d’approvisionnement dues au remplacement des joints et de réduire de 60 % les coûts de maintenance du cycle de vie. De plus, l’entreprise a réduit de 50 % ses dépenses d’investissement et les coûts de maintenance associés au cycle de vie. »
Une autre application pharmaceutique citée par Porter concernait les défaillances d’un système d’eau purifiée. “Ces pannes ont fermé des sections entières de l’usine pendant une semaine”, a-t-il déclaré, “entraînant la perte de production de 15 lots”.
Source : AutmationWorld
Intelligence artificielle et réduction des somnifères.
En Grande Bretagne, le NICE a recommandé Sleepio comme alternative efficace aux somnifères. Le programme utilise un algorithme d’IA pour fournir aux utilisateurs une thérapie cognitivo-comportementale numérique personnalisée pour l’insomnie.
Cette décision permettrait d’économiser de l’argent au NHS et de réduire les prescriptions de médicaments tels que le zolpidem et la zopiclone, qui peuvent créer une dépendance.
Sleepio est un programme en ligne de six semaines conçu par des experts du sommeil et basé sur des techniques cognitives et comportementales. L’application se concentre sur la restriction du sommeil, le contrôle des stimuli, les outils cognitifs et propose un examen de l’hygiène du sommeil.
Jusqu’à 800 000 personnes en Angleterre pourraient bénéficier de l’utilisation de l’application, qui utilise un algorithme d’IA pour fournir aux utilisateurs une thérapie cognitivo-comportementale numérique personnalisée pour l’insomnie (CBT-I).
Jeanette Kusel, directrice par intérim de MedTech et numérique chez NICE, a expliqué: «Jusqu’à présent, on proposait aux personnes souffrant d’insomnie des somnifères et on leur enseignait l’hygiène du sommeil. La recommandation de Sleepio par notre comité offre donc aux médecins généralistes et à leurs patients une nouvelle option thérapeutique. »
L’application fournit un test de sommeil, des sessions interactives hebdomadaires de CBT-I et permet aux utilisateurs de tenir un journal pour suivre leurs habitudes de sommeil. Pendant ce temps, les sessions CBT-I se concentrent sur l’identification des pensées, des sentiments et des comportements qui contribuent aux symptômes de l’insomnie.
Les interventions cognitives visent à améliorer la façon dont une personne pense au sommeil et les interventions comportementales aspirent à une routine de sommeil saine.
Kusel a poursuivi : « Notre analyse rigoureuse, transparente et fondée sur des preuves a révélé que Sleepio permet au NHS de réaliser des économies par rapport aux traitements habituels en soins primaires. Cela réduira également la dépendance des personnes souffrant d’insomnie à l’égard de médicaments générateurs de dépendance tels que le zolpidem et la zopiclone. »
“C’est un bon exemple de la façon dont une technologie de santé numérique peut aider le NHS. Les preuves ont montré que l’utilisation de Sleepio réduit le nombre de rendez-vous chez le médecin généraliste pour les personnes souffrant d’insomnie et réduira également le nombre d’ordonnances de somnifères délivrées par les pharmaciens “, a-t-elle ajouté.
Source : Pharmatimes
INSERM TRANSFERT et son « licensing » pharmaceutique.
INSERM TRANSFERT vient d’annoncer deux accords de collaboration en licence avec NOVARTIS et ALMIRALL.
Inserm Transfert est une filiale privée, sous délégation de service public de l’Institut national de la santé et de la recherche médicale (Inserm). Elle stimule les transferts de technologie issues des équipes de recherche de l’INSERM.
NOVARTIS
Inserm Transfert vient d’annoncer la signature d’un accord de licence avec Novartis pour les travaux issus des recherches de l’équipe du Pr. Guillaume Canaud au sein de l’Institut Necker – Enfants Malade (INEM), dont l’Inserm est l’une des tutelles. Ces résultats de recherche visent à repositionner l’Alpelisib dans des indications de syndrome de CLOVES ( Congenital Lipomatous Overgrowth, Vascular Malformation, Epidermal Nævi) afin de soigner et soulager les patients atteints de cette maladie, prioritairement les jeunes enfants ayant des formes sévères. Cette annonce intervient alors que l’autorisation de mise sur le marché américain de cette molécule vient d’être octroyée par la FDA faisant suite aux études cliniques effectuées, notamment à l’hôpital Necker.
ALMIRALL
Almirall, laboratoire biopharmaceutique international spécialisé en dermatologie médicale, et Inserm Transfert, ont annoncé la signature d’un accord de licence et un partenariat de recherche pour faire progresser les solutions thérapeutiques dans le traitement du vitiligo. Signé par Inserm Transfert au nom de l’Inserm, du CHU de Nice et de l’Université Côte d’Azur, le partenariat s’attachera en particulier à identifier et développer une nouvelle classe de médicaments qui modulent la voie Wnt, une voie de signalisation majeure dans la repigmentation de la peau.
Sources : Communiqués d’entreprises