Modélisation numérique et simulation : nouvelles applications en pharmacologie

New Approaches in Pharmacology: Numerical Modelling and Simulation

¹ Service de Pharmacologie Clinique, Faculté RTH Laënnec et Hôpital Cardiologique, Lyon, France
² Service de Biostatistiques, Hospices Civils de Lyon, Lyon, France
³ Société EZUS-APRET, Université Claude Bernard, Lyon, France

Résumé

La complexité des phénomènes physiopathologiques dépasse les possibilités des approches traditionnelles. C'est aussi une caractéristique de la plupart des problèmes de décision en santé, comme la mise en place d'un rocessus de dépistage. Les progrès de la génomique, la quantité extraordinaire d'informations qu'elle produit avec la protéomique, les interactions avec le comportement et l'environnement, l'individualisation des facteurs de risque, la nécessité de combiner des thérapeutiques démontrées efficaces mais dont le bénéfice individuel est modeste, amènent les médecins à se poser des problèmes d'un genre nouveau : comment optimiser le choix et le déroulement de la stratégie thérapeutique non plus au niveau du groupe mais au niveau du patient en intégrant toutes les connaissances disponibles ? Il s'agit là aussi d'un problème de complexité dont les dimensions ne sont pas très différentes des précédentes : multiplicité des paramètres à prendre en compte et à valoriser, on-linéarité des relations entre les paramètres, composante temporelle que l'on ne peut négliger, etc... La modélisation formelle (ou numérique) associée aux techniques de simulation informatique (expérimentation in silico) devient une réponse crédible – peut-être la seule disponible – au défi de la complexité. C'est ainsi que l'on commence à l'envisager pour favoriser l'innovation thérapeutique afin de faire face à la baisse du taux de succès du développement des nouvelles thérapies. Il y a tout lieu de penser que cette approche permettra en outre de lever certaines des contraintes fortes auxquelles se heurte le développement des thérapeutiques. Elle ne peut que s'appuyer sur un ensemble de compétences allant des mathématiques à la clinique. Ce qui implique une modification de la manière de travailler des laboratoires de pharmacologie.

Abstract

The complexity of pathophysiological mechanisms is beyond the capabilities of traditional approaches. Many of the decision-making problems in public health, such as initiating mass screening, are complex. Progress in genomics and proteomics, and the resulting extraordinary increase in knowledge with regard to interactions between gene expression, the environment and behaviour, the customisation of risk factors and the need to combine therapies that individually have minimal though well documented efficacy, has led doctors to raise new questions: how to optimise choice and the application of therapeutic strategies at the individual rather than the group level, while taking into account all the available evidence? This is essentially a problem of complexity with dimensions similar to the previous ones: multiple parameters with nonlinear relationships between them, varying time scales that cannot be ignored etc. Numerical modelling and simulation (in silico investigations) have the potential to meet these challenges. Such approaches are considered in drug innovation and development. They require a multidisciplinary approach, and this will involve modification of the way research in pharmacology is conducted.