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

Grâce aux avancées majeures de la recherche médicale ces dernières années, 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 constitue une véritable révolution dans la prise en charge de nombreux patients.

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. Dans ce cadre, la mobilisation des données de santé constitue un atout considérable pour 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.

C’est pour cela que le Health Data Hub, le Centre Léon Bérard, Inria et Sanofi unissent leurs expertises afin de développer un nouveau modèle prédictif capable de déterminer des combinaisons de molécules pertinentes pour mieux traiter les cancers.

Le projet CombO : développer un algorithme capable d’évaluer la pertinence des nouvelles combinaisons de molécules en immuno-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 les mieux 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, en mettant à disposition des traitements plus rapidement, et de mieux cibler les patients pour lesquels ces derniers seraient susceptibles d'être les plus efficaces. De plus, l’IA identifiera des combinaisons de molécules plus précises, dont l’arrivée sur le marché permettra également de limiter les effets indésirables liés aux prises médicamenteuses et à la multiplication de participations à des essais cliniques.

Pour atteindre ces objectifs, les partenaires du projet ont mis en commun leurs compétences. Ainsi, le Health Data Hub mettra à disposition les données du Système National des Données de Santé (SNDS). Inria, l’Inserm et l’Université Paris Cité vont mutualiser l’expertise de leur équipe projet commune HeKA, spécialisée dans les méthodes innovantes de modélisation en utilisant des données de santé interventionnelles et observationnelles, tandis que le Centre Léon Bérard apportera son expertise sur les données de vie réelle qu’elle met à disposition du projet, et que Sanofi mobilisera son expertise scientifique et technologique.

Enfin, 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.

“Le Health Data Hub a été construit pour permettre de mettre la science des données au service d’avancées majeures pour les patients. Le projet CombO en est un exemple emblématique et démontre l’importance des collaborations multi-acteurs en la matière et du rôle d'agrégateur que le Health Data Hub peut jouer pour l’écosystème de la santé.” Emmanuel Bacry, Directeur scientifique du Health Data Hub.

"En appliquant des méthodes d'intelligence artificielle à des données de santé, le projet CombO permettra de mieux comprendre la variabilité individuelle des réponses aux chimiothérapies, ainsi que l'efficacité et la toxicité de ces traitements. Pour Inria, ce partenariat public / privé, construit autour du Health Data Hub, avec l'Inserm, le Centre Léon Bérard et Sanofi est exemplaire de la manière dont on peut aborder aujourd'hui des grandes questions de santé, avec l'apport des sciences du numérique et notre exceptionnel patrimoine national de données médicales." Jean-Frédéric Gerbeau, Directeur général délégué à la science d’Inria.

“Le Centre Léon Bérard a pour vocation d’accélérer l’accès aux innovations pour les patients. Il mettra à disposition du projet les données de plusieurs milliers de patients inclus dans l’étude PROFILER qui vise à étudier le profil génétique et immunologique de la tumeur, chez des patients ayant une maladie avancée. Ces données enrichies par celles disponibles dans le dossier patient informatisé et celles du Système National des Données de Santé. C’est par ce partenariat public-privé impliquant le Health Data Hub que le projet CombO doit permettre à terme de développer un algorithme qui facilitera l’accès des patients aux combinaisons de molécules les plus efficaces.” Pierre Saintigny, responsable scientifique et Hugo Crochet, responsable des données au Centre Léon Bérard.

“Nous nous réjouissons de ce partenariat qui illustre concrètement le dynamisme de notre écosystème ainsi que les efforts et l'engagement de Sanofi pour accélérer le développement de solutions thérapeutiques innovantes pour améliorer la vie des patients, grâce à l'intelligence artificielle et la personnalisation des traitements”. Jacques Volckmann, Vice-Président Sanofi R&D France.