L’alliance privé/public destinée à accélérer la recherche en oncologie implique actuellement, dans le cadre de l’association « Filière Intelligence Artificielle et Cancer », huit industriels de santé : Amgen, AstraZeneca, Janssen-cilag, MSD France, Novartis, Pfizer, Pierre Fabre, Roche Diagnostics. Elle a d’ores et déjà permis le déploiement de plusieurs projets

• Le projet AstraZeneca : Par l’analyse du suivi de patients ayant bénéficié de l’accès précoce à de nouveaux traitements, établir une « preuve de concept ». Visant à comparer les résultats issus de données publiques et privées, le projet AstraZeneca s’inscrit dans le cadre d’un suivi à long terme de patients atteints de cancer du poumon ayant bénéficié d’un traitement leur permettant l’accès précoce à de nouveaux traitements. À travers ce projet, il s’agit d’établir une preuve de concept —POC pour « Proof of Concept ») dont les objectifs sont d’évaluer les capacités à associer les données collectées dans le cadre de l’ATU (autorisation temporaire d’utilisation) à celles de la plateforme de données en cancérologie. Ce qui permet ainsi d’identifier les apports relatifs de chaque source de données. Au-delà de la preuve de concept, ce projet apporte une toute nouvelle contribution à la filière puisqu’il répond à des demandes figurant dans la nouvelle doctrine d’évaluation de la Haute Autorité de santé (HAS) sur les autorisations d’accès précoce. A terme, cette initiative devrait déboucher sur la publication d’un guide de recommandations, labellisé par les laboratoires pharmaceutiques et l’Institut national du cancer (INCa), afin de collecter de manière standardisée et dématérialisée le suivi des patients. Ce projet pourrait ainsi s’appliquer aux futures demandes d’accès précoce.

• Le projet Amgen : Identifier les facteurs prédictifs de la réponse aux traitements et les séquences de traitement optimales. Il vise quant à lui à optimiser les séquences de traitement afin de prolonger la survie des patients atteints d’un cancer du sang. « La stratégie thérapeutique du myélome repose sur plusieurs traitements que l’on peut alterner et/ou associer : une chimiothérapie, des thérapies ciblées, une autogreffe de cellules souches hématopoïétiques, voire une allogreffe... Quelles sont les associations thérapeutiques possibles ? Quelles sont les séquences les plus efficaces ? Peut-on les inverser ? Quels patients répondent le mieux à tel ou tel traitement ?... De multiples questions sont encore sans réponse. Et mener des études cliniques sur chacune de ces séquences et de ces associations thérapeutiques est inenvisageable », explique Nathalie Varoqueaux, directrice médicale d’Amgen France. « Notre projet consiste à associer les données des registres de l’Institut national du cancer, créés il y a sept ans et enrichis par les registres régionaux, à celles du Système national des données de santé (SNDS) de l’Assurance maladie, puis à utiliser l’intelligence artificielle pour faire émerger des critères de réponse et de non-réponse aux différentes séquences thérapeutiques », poursuit la directrice médicale d’Amgen France. Les objectifs de ce projet sont, en premier lieu, d’évaluer la faisabilité du concept, puis de caractériser les trajectoires de soins et les séquences de traitements reçus par les patients. Enfin, il devrait donner la possibilité d’identifier les facteurs prédictifs de la réponse aux traitements, les profils « types » de patients répondant le mieux à certains traitements, et, in fine, les séquences de traitements optimales permettant de prolonger la survie des patients dans ce type de cancer. Un projet innovant à double titre. « L’originalité de ce projet réside, d’une part, dans l’application concrète de méthodes d’intelligence artificielle en complément des méthodes statistiques dites “classiques” et, d’autre part, dans la mise en œuvre d’une collaboration scientifique sous la forme d’un partenariat public/privé associant un industriel, un centre de lutte contre le cancer, l’Institut national du cancer, ainsi qu’une start-up spécialisée dans l’intelligence artificielle », souligne Nathalie Varoqueaux.

• Le projet Novartis : Par la recherche d’altérations moléculaires mieux traiter les patients grâce au développement de thérapies ciblées. Ce projet doit permettre, à partir de l’appariement entre les données provenant des plateformes de génétique moléculaire des cancers et celles issues de la cohorte Cancer, de décrire la prise en charge des patients atteints d’un cancer avec une altération moléculaire spécifique et de définir leur pronostic, afin d’améliorer cette prise en charge. En effet, la recherche d’altérations moléculaires permet aujourd’hui de mieux traiter les patients grâce au développement de thérapies ciblées. Deux types de cancer sont étudiés au sein de ce projet pilote porté par l’un des premiers laboratoires à être entrés dans l’association Filière Intelligence Artificielle et Cancer : le cancer du poumon et le cancer du sein. « Il s’agit d’un projet à long terme, qui vise à mettre en place toute une infrastructure, avec une ambition : créer en France une des plus grandes bases de données en oncologie d’Europe », commente Lamia Boudiaf, directrice médicale Oncologie du laboratoire Novartis. Le principal défi à relever reste l’automatisation de la collecte et de l’appariement des données. Les perspectives de ce projet sont multiples : mieux caractériser les sous-populations concernées, aider au design et à l’efficience des essais cliniques, optimiser la prise en charge des patients en leur proposant une véritable médecine de précision et une réduction du délai d’accès à l’innovation thérapeutique. « Ensuite, on peut imaginer que d’autres tumeurs et altérations moléculaires pourraient bénéficier d’une démarche similaire », commente Lamia Boudiaf.

Amélie Pelletier ■