Comment l’IA simplifie la gestion des données pour la découverte de médicaments

Calithera mène des essais cliniques enregistrés sur ses produits pour étudier leur sécurité, s’ils sont efficaces chez les patients présentant des mutations génétiques spécifiques et dans quelle mesure ils fonctionnent en combinaison avec d’autres thérapies. L’entreprise doit collecter des données détaillées sur des centaines de patients. Alors que certains de ses essais n’en sont qu’à leurs débuts et ne concernent qu’un petit nombre de patients, d’autres couvrent plus de 100 centres de recherche à travers le monde.

« Dans le monde des sciences de la vie, l’un des plus grands défis auxquels nous sommes confrontés est l’énorme quantité de données que nous générons, plus que toute autre entreprise », déclare Behrooz Najafi, stratège en chef des technologies de l’information de Calithera. (Najafi est également directeur de l’information et de la technologie pour la société de technologie de la santé Innovio.) Calithera doit stocker et gérer les données tout en s’assurant qu’elles sont facilement disponibles en cas de besoin, même dans des années. Il doit également se conformer aux exigences spécifiques de la FDA sur la manière dont les données sont générées, stockées et utilisées.

Même quelque chose d’apparemment aussi simple que la mise à niveau d’un serveur de fichiers doit suivre un protocole FDA strictement défini avec plusieurs étapes de test et d’examen. Najafi affirme que toutes ces querelles de données liées à la conformité peuvent ajouter 30 à 40 % aux frais généraux d’une entreprise comme la sienne, à la fois en coûts directs et en heures de travail. Ce sont des ressources qui pourraient autrement être consacrées à davantage de recherche ou à d’autres activités à valeur ajoutée.

Calithera a évité une grande partie de ce coût supplémentaire et a considérablement amélioré sa capacité à suivre ses données en les plaçant dans ce que Najafi appelle un « conteneur de stockage » sécurisé, une zone protégée pour le contenu réglementé, faisant partie d’une plus grande application de gestion de documents en nuage, largement pilotée par intelligence artificielle. L’IA ne dort jamais, ne s’ennuie jamais et peut apprendre à distinguer des centaines de types de documents et de formes de données différents.

Voici comment cela fonctionne : les données cliniques ou des patients sont introduites dans le système et numérisées par l’IA, qui reconnaît les caractéristiques spécifiques relatives à l’exactitude, l’exhaustivité, la conformité aux réglementations et d’autres aspects des données. L’IA peut signaler lorsqu’un résultat de test est manquant ou lorsqu’un patient n’a pas soumis une entrée de journal requise. Il sait qui est autorisé à accéder à certains types de données et ce qu’ils sont et ne sont pas autorisés à en faire. Il peut détecter les attaques de ransomware et les éviter. Et il peut automatiquement documenter tout cela à la satisfaction de la FDA ou de tout autre organisme de réglementation.

« Cette approche nous soulage du fardeau de la conformité », explique Najafi. Une fois les données de ses nombreux sites de recherche dans la plate-forme, Calithera sait que l’IA s’assurera qu’elles sont sûres, complètes et conformes à toutes les réglementations, et signalera tout problèmes.

La gestion des données de découverte de médicaments pour se conformer aux besoins de la recherche et aux exigences des régulateurs peut être, comme l’observe Najafi, onéreuse et coûteuse. L’industrie des sciences de la vie peut emprunter des techniques et des plates-formes de gestion des données développées pour d’autres industries, mais elles doivent être modifiées pour gérer les niveaux de sécurité et de validation, ainsi que les pistes d’audit détaillées, qui constituent un mode de vie pour les développeurs de médicaments. L’IA peut rationaliser ces tâches, en améliorant la sécurité, la cohérence et la validité des données, libérant ainsi des frais généraux pour les sociétés pharmaceutiques et les organismes de recherche à appliquer à leur mission principale.

Un environnement de gestion de données complexe

La conformité réglementaire permet de garantir que les nouveaux médicaments et dispositifs sont sûrs et fonctionnent comme prévu. Il protège également la confidentialité et les informations personnelles des milliers de patients qui participent aux essais cliniques et aux études post-commercialisation. Quelle que soit leur taille – d’énormes conglomérats mondiaux ou de minuscules startups essayant de mettre un seul produit sur le marché – les développeurs de médicaments doivent adhérer aux mêmes pratiques standard pour documenter, auditer, valider et protéger chaque fragment d’information lié à un essai clinique.

Lorsque les chercheurs mènent une étude en double aveugle, l’étalon-or pour prouver l’efficacité d’un médicament, ils doivent garder les informations des patients anonymes. Mais ils doivent facilement désanonymiser les données plus tard, les rendant identifiables, afin que les patients du groupe témoin puissent recevoir le médicament à l’essai et que l’entreprise puisse suivre, parfois pendant des années, les performances du produit dans le monde réel.

Le fardeau de la gestion des données pèse lourdement sur les entreprises de biosciences émergentes et de taille moyenne, explique Ramin Farassat, directeur de la stratégie et des produits chez Egnyte, une société de logiciels de la Silicon Valley qui fabrique et prend en charge la plate-forme de gestion des données basée sur l’IA utilisée par Calithera et plusieurs centaines d’autres entreprises scientifiques.

« Cette approche nous soulage du fardeau de la conformité », déclare Najafi. Une fois les données de ses nombreux sites de recherche dans la plate-forme, Calithera sait que l’IA s’assurera qu’elles sont sûres, complètes et conformes à toutes les réglementations, et signalera tout problème.

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Ce contenu a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review. Il n’a pas été écrit par l’équipe éditoriale du MIT Technology Review.