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Comment, avec l’IA, les patients virtuels et les « jumeaux numériques » s’invitent dans les essais cliniques
Par Jean-Baptiste JacquinEnquêteSeul un candidat médicament sur dix parvient à franchir les obstacles des essais cliniques jusqu’à la commercialisation. Les scientifiques tentent d’élargir leur corpus de données en ayant recours à des cohortes créés par l’IA.
Mener un essai clinique pendant dix ans nécessite de la persévérance. Mais, si les résultats sont publiés dans l’une des meilleures revues scientifiques dans son domaine, le Lancet Diabetes & Endocrinology, c’est que le jeu en valait la chandelle… A moins que cet article ne conclue que l’essai est un échec. Une réponse négative à la question posée aurait au moins constitué un résultat. C’est donc pire : l’essai a été jugé sans force probante en raison de sa faiblesse statistique. « Il a mis à peu près deux fois plus de temps que prévu pour inclure deux fois moins de patients que prévu », résume Matthieu Faron, chirurgien oncologue à l’Institut Gustave-Roussy.
Les chercheurs avaient pourtant mis toutes les chances de leur côté pour se pencher sur le carcinome corticosurrénalien, un cancer relativement agressif, mais très rare (un nouveau cas par an pour 1 million d’habitants). Vingt-trois centres hospitaliers dans sept pays européens ont été mobilisés pour cette recherche financée notamment par l’Italie, la France, l’Allemagne et le Royaume-Uni. Baptisé Adiuvo, l’essai de phase 3 portait sur un traitement complémentaire, le mitotane, généralement mis en place pour les patients après résection de la tumeur de la glande surrénale.
Passé la déception, des chercheurs ont néanmoins voulu voir une petite lueur. Pourquoi ne pas doper l’essai clinique à coups d’algorithmes et de bases de données pour que l’ordinateur apporte une preuve statistique que l’observation n’a pas réussi à fournir ? Un nouveau projet de recherche sur le même sujet vient donc d’être lancé, nous y reviendrons.
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