Un nouveau modèle d'essais pharmacologiques conçu à McGill pourrait réduire les coûts de la recherche

Des chercheurs de l'Université McGill ont mis au point une méthode statistique permettant de rationaliser les premières étapes de la recherche sur de nouveaux médicaments. Dans une étude publiée dans le numéro du 1er février de la revue Nature Biotechnology, Robert Nadon, Ph.D., dévoile de nouveaux modèles statistiques qui pourraient considérablement améliorer l'efficience d'une des étapes des essais pharmacologiques qui, jusqu'ici, relevait en bonne partie de l'intuition.

Au premier stade de ces essais, les chercheurs en pharmacologie font appel à un processus nommé « criblage haut débit » (CHD) comme méthode de triage visant à déterminer quels composés prometteurs devraient passer à la prochaine étape des essais ayant pour but de mettre au point de nouveaux médicaments. Des lames comptant des dizaines, voire des centaines, de composés font l'objet d'essais afin de déterminer le potentiel qu'ils présentent d'inhiber ou de favoriser certaines réactions chimiques. M. Nadon, chercheur principal au Centre d'innovation Génome Québec et Université McGill, et ses coauteurs Nathalie Malo, James A. Hanley, Sonia Cerquozzi et Jerry Pelletier, ont mis au point des méthodes statistiques modernes qui fournissent des renseignements sur la variabilité qui, auparavant, ne devenaient accessibles qu'à des étapes ultérieures du processus d'essais pharmacologiques. Si les étapes plus avancées de ce processus comportent des essais de médicaments sur le plus grand nombre de sujets possible, à l'étape précoce du CHD, chaque composé ne fait généralement l'objet que d'un seul essai.

Selon Robert Nadon, le fait d'effectuer plus d'un essai revêt une importance capitale. Toutefois, le coût associé à l'obtention ne serait-ce que d'un seul essai répété pour chaque composé est prohibitif. L'article, intitulé Statistical practice in high-throughput screening data analysis (pratique statistique dans l'analyse de données de CHD), décrit comment il est possible d'obtenir des résultats probants en ne soumettant que certaines des lames à des essais répétés. La méthode pourrait contribuer à minimiser les coûts tout en rendant possibles des décisions mieux éclairées quant aux composés les plus intéressants.

Au dire du chercheur, cette découverte s'insère en complément aux efficiences découlant de modèles de gestion déjà en place dans l'industrie pharmaceutique. « Les observateurs de l'industrie trouvent inquiétant le manque d'efficience du processus de mise au point de nouveaux médicaments, souligne-t-il. Bien qu'il soit encore très tôt, des méthodes statistiques pourraient réduire les coûts en permettant d'accroître la probabilité d'abandon précoce de fausses pistes et de poursuite d'essais sur les composés qui présentent un réel potentiel. »

Sites Internet :

Université McGill
Nature Biotechnology

Chercheur : Robert Nadon
Centre d'innovation Génome Québec et Université McGill
514-398-4400 poste 00284
robert.nadon [at] mcgill.ca (Courriel)