Capitaliser sur la richesse des informations fournies par les images cérébrales pour lutter contre les maladies neurodégénératives

Un partenariat inédit pour traiter les maladies neurodégénératives

Dossier : Health techMagazine N°773 Mars 2022
Par Shibeshih BELACHEW
Par Nikos PARAGIOS

Biogen et TheraPanacea ont annoncé une collaboration le 17 janvier dernier pour parvenir à mieux comprendre les maladies neurodégénératives. Dans le cadre de ce projet multidisciplinaire, les deux acteurs vont concentrer leurs efforts sur des pathologies complexes qui touchent le cerveau et le système nerveux : la sclérose en plaque, la maladie d’Alzheimer, la maladie de Parkinson. Shibeshih Belachew, à la tête du pôle scientifique de Biogen Digital Health et Nikos Paragios, CEO de TheraPanacea, nous en disent plus.

 

Quel est le contexte de cette collaboration ?

Shibeshih Belachew : Biogen est une entreprise de biotechnologies pionnière en neurosciences.  Sa mission et son ambition sont de transformer la vie des patients atteints de maladies neurologiques. L’objectif de Biogen Digital Health, entité dédiée à l’innovation en santé digitale, est de faire en sorte que la médecine personnalisée et digitale devienne une réalité pour ces patients. 

Au cœur de cette entité, la science des données et les technologies du numérique sont indispensables pour faire progresser la recherche et les essais cliniques, développer des solutions qui amélioreront la qualité, l’efficacité des soins, ainsi que l’autonomie des patients. Dans cette démarche, nous avons fait le choix de nous concentrer sur la sclérose en plaques, la maladie d’Alzheimer et la maladie de Parkinson. Il s’agit de maladies dévastatrices, potentiellement fatales, qui touchent notre organe le plus complexe, le cerveau.

Cette collaboration s’articule autour de sept programmes. Notre enjeu est de parvenir à mieux comprendre ces pathologies et leurs causes pour mieux cibler les traitements, prédire et détecter de manière précoce les effets indésirables des traitements.

Et pour relever ce défi, nous misons sur l’analyse avancée des données grâce aux méthodes de l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et la modélisation.

Qu’en est-il pour TheraPanacea ?

Nikos Paragios : TheraPanacea est une spin-off issue de plus de quinze ans de recherches au sein de Centrale Supélec/Université Paris Saclay et Inria, en partenariat avec l’Institut Gustave-Roussy, et qui a développé une expertise autour de l’oncologie.

Dans le cadre de cette synergie, nous souhaitons développer des solutions qui exploitent l’intelligence artificielle et les données des essais cliniques pour guider les médecins vers les meilleurs choix thérapeutiques et accélérer massivement leur déploiement clinique.

L’intérêt pour TheraPanacea est double : d’une part, l’émergence en tant qu’acteur incontournable dans le domaine de maladies neurodégénératives autour des choix thérapeutiques et d’autre part, la création d’une plateforme évolutive et modulaire pour la découverte des biomarqueurs et le développement de dispositifs médicaux certifiés en neurologie, en oncologie et au-delà.

Pouvez-vous nous préciser sur quels axes le projet va s’articuler ?

S.B : Sur les sept projets prévus, cinq vont concerner la sclérose en plaques. L’un d’entre eux s’inscrit dans la continuité des travaux débutés dans la phase pilote de notre collaboration avec TheraPanacea. Depuis deux ans, nos travaux se concentrent sur l’utilisation des méthodes de l’intelligence artificielle pour mettre au point une réalité augmentée capable de quantifier, d’identifier et de caractériser les lésions de sclérose en plaques. L’approche que nous développons avec TheraPanacea devrait nous permettre de mieux identifier les informations relatives à la réalité de l’état pathologique d’intégrité des tissus, au sein du système nerveux central. C’est un élément essentiel pour mieux appréhender l’évolution de la maladie, évaluer le risque de formation de lésions, et potentiellement le risque d’évolution négative de l’état de santé du patient de façon plus précise.

Dans cet objectif, notre projet vise à capitaliser sur la richesse des informations fournies par les images cérébrales acquises en 3D via les techniques de résonance magnétique. En les traitant grâce aux méthodes de l’intelligence artificielle, il sera possible de mieux comprendre et de déterminer l’évolution de l’état des plaques de sclérose et de définir, avec un éclairage plus précis, les sous-types de maladies basées sur des évidences scientifiques.

Au-delà de la nécessité de trouver des traitements efficaces, un autre défi consiste à arrêter la progression de la maladie. A cette fin, il faut pouvoir comprendre les mécanismes de cette progression. Nous pensons qu’une meilleure compréhension des différentes formes de la maladie nous permettra d’approfondir nos connaissances à ce niveau. 

Pour la maladie d’Alzheimer, nous travaillons sur l’amélioration du soin avec un focus sur la prédiction des effets indésirables associés à certains traitements. Pour la maladie de Parkinson, nous nous intéressons à l’imagerie du cerveau du patient pour mieux caractériser l’hétérogénéité et la diversité des formes de maladies, en allant au-delà de ce que l’œil humain peut apprécier et quantifier.

Au cœur de ces programmes et de votre collaboration, on retrouve donc la donnée et l’intelligence artificielle…

N.P : Pour mener ces projets, l’enjeu clé est la donnée. Le projet va permettre de faire le lien entre le volume important de données disponibles et les technologies qui permettent de les exploiter et valoriser efficacement.

Plus particulièrement, l’intelligence artificielle va nous permettre d’identifier des caractéristiques/corrélations à partir des données cliniques – invisibles à l’œil humain – qui génèrent/décrivent une relation de causalité entre les données du patient et la réponse en traitement. Cette collaboration va réellement tirer le meilleur du monde des mathématiques appliquées, que nous maîtrisons, et du monde des neurosciences cliniques et de la biologie du système nerveux qui sont au cœur de l’expertise de Biogen. L’aboutissement de ce projet ambitieux nécessite des compétences et des talents notamment en intelligence artificielle, en data science, en statistiques, en biologie, en neurosciences, en mathématiques ou en informatique… Nous cherchons ainsi à renforcer nos équipes dédiées à l’apprentissage statistique, au développement logiciel et à l’intelligence artificielle.

S.B : Chez Biogen Digital Health, nous recrutons principalement des médecins ou des neuroscientifiques qui ont une certaine compétence dans la compréhension de la biologie et des pathologies que nous adressons, ainsi qu’une connaissance des méthodes analytiques basées sur l’apprentissage statistique et des méthodologies de l’intelligence artificielle.

Quelles sont vos principaux enjeux ?

N.P : Cette collaboration cherche à apporter des réponses à des problèmes scientifiques complexes qui à l’heure actuelle n’ont pas de solution et nécessitent une approche de synergie entre les approches biologiques et celles de l’intelligence artificielle. Il se concentre aussi, comme précédemment mentionné, sur des maladies neurodégénératives pour lesquelles nous ne disposons pas de traitement et qui touchent un très grand nombre de patients. Et en termes d’impact sociétal, leur déploiement à grande échelle et leur mise à disposition dans l’ensemble du monde hospitalier au-delà des hôpitaux de premier plan est un défi sans précédent.

S.B : Les traitements actuels pour la sclérose en plaques adressent exclusivement les aspects évidents de la maladie, notamment les poussées aigües qui entraînent une altération brutale de l’état du malade.  Aujourd’hui, nous nous rendons compte qu’il y a un réel manque au niveau du traitement des aspects beaucoup plus insidieux et lents de la maladie.  Et c’est, d’ailleurs, le cas pour la plupart des maladies neurodégénératives dont la progression lente s’étend sur des décennies. Pour stopper l’évolution progressive de ces affections, il ne s’agit plus d’en traiter les manifestations les plus ostentatoires, mais d’aller au-delà du perceptible. Et c’est ce changement de paradigme dans la recherche en neurosciences que notre collaboration ambitionne d’accélérer.

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