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Que signifie la médecine in silico ?
En biologie, les études peuvent être menées in vivo (du latin « au sein du vivant »), sur des organismes entiers et vivants, qu’il s’agisse de plantes, d’animaux ou d’humains, par opposition à in vitro, sur de la matière vivante – micro-organismes, cellules, tissus, organes – à l’intérieur d’un confinement artificiel, qu’il s’agisse d’un tube à essai, d’une boîte de culture ou d’un incubateur. Les puces d’ordinateur sont faites de silicium, donc in silico, « dans le silicium », désigne des études menées à l’aide de la modélisation et de la simulation informatiques.
La médecine in silico (également appelée « médecine computationnelle ») désigne les technologies de modélisation et de simulation qui contribuent directement à la prévention, au diagnostic, au pronostic, à la planification du traitement & à l’exécution ou à la gestion des maladies. Les technologies de médecine in silico fournissent des prédictions spécifiques au sujet de quantités qui sont difficiles ou impossibles à mesurer directement, mais qui sont importantes pour soutenir les décisions médicales concernant un patient.
Par exemple, un modèle informatique spécifique au sujet généré à partir de données d’imagerie par résonance magnétique peut prédire avec beaucoup plus de précision si une personne est affectée par une hypertension pulmonaire. Un autre modèle informatique spécifique au sujet, basé sur des images de fluoroscopie, peut fournir des informations essentielles pour décider du meilleur traitement pour les patients présentant une sténose coronaire, qui ne peut normalement être mesurée que par une procédure invasive que peu d’hôpitaux au Royaume-Uni peuvent réaliser.
Un bref historique de la médecine in silico
La physiologie a une longue tradition, datant notamment des travaux de Claude Bernard au XIXe siècle, de recherche quantitative sur les relations structure-fonction qui sous-tendent les processus physiologiques et la pratique de la médecine.
Cette tradition mettait l’accent sur l’intégration de connaissances multidisciplinaires en utilisant les lois physiques et les mathématiques, bien qu’à un niveau simple, pour comprendre les processus complexes de la vie. Cependant, avec l’élucidation des bases génétiques et moléculaires de la vie, la recherche biomédicale de la seconde moitié du vingtième siècle s’est largement éloignée de la physiologie pour se tourner vers la biologie moléculaire. Mais à partir du début des années 90, les chercheurs biomédicaux ont commencé à s’élever contre le réductionnisme excessif de la biologie moléculaire, notant qu’elle négligeait complètement les interactions complexes entre les cellules, les tissus et les organes, ainsi que les rôles joués par le mode de vie, la nutrition et l’environnement.
En 1993, l’Union internationale des sciences physiologiques (IUPS) a reconnu cette dichotomie et a établi le projet Physiome pour introduire des approches et des technologies d’ingénierie dans les sciences physiologiques. Le projet s’est transformé en un cadre pour la physiologie computationnelle qui continue d’être affiné.
Durant son sixième programme-cadre de recherche et de développement technologique (6e PC, 2002-2006), la Commission européenne (CE) a financé des projets dans lesquels des méthodes de physiologie computationnelle, de biophysique et de biomécanique ont été utilisées pour résoudre des problèmes d’ordre clinique. Pourtant, malgré l’expertise disponible, l’Europe avait le sentiment de « manquer le coche » : L’IUPS avait officiellement approuvé le projet de physiome de l’IUPS en 1993, mais l’impulsion était principalement donnée par la Nouvelle-Zélande, le Japon et les États-Unis. De plus, en avril 2003, le groupe américain Interagency Modeling and Analysis Group (IMAG) a été formé ; il coordonnait le personnel des programmes des National Institutes of Health (NIH) et de la National Science Foundation (NSF) qui géraient des projets dans ce domaine en pleine expansion. Le 1er juin 2005, un petit groupe de chercheurs a rencontré des agents de la CE lors d’un atelier d’experts à Barcelone. Suite à cette réunion, en novembre, un livre blanc a été publié dans lequel, pour la première fois, le terme Virtual Physiological Human (VPH) a été utilisé.
En 2007, plus de 200 experts du monde entier ont contribué au rapport « Seeding the Europhysiome », une feuille de route de recherche qui a planté le décor pour le développement du VPH.
En 2008, PricewaterhouseCoopers a publié un rapport intitulé « Pharma 2020 : Virtual R&D – Which path will you take?’ qui suggérait que le modèle économique actuel de l’industrie pharmaceutique n’était pas viable et que le cycle d’innovation nécessitait un changement drastique, notamment l’adoption massive des technologies in silico.
En 2010, un processus constitutionnel a débuté qui verrait l’établissement, un an plus tard, du VPH Institute for Integrative Biomedical Research en tant qu’organisation internationale à but non lucratif qui représente encore aujourd’hui l’ensemble de cette communauté de recherche dans le monde.
En 2011, le groupe de travail sur les affaires politiques du VPH Institute a produit une déclaration de position sur l’expérimentation animale, soutenant la thèse selon laquelle les principes des technologies de modélisation virtuelle fournies par le VPH pourraient être appliqués à l’expérimentation animale et ainsi contribuer à réduire le nombre d’animaux utilisés dans la recherche. De même, dans un document de position sur le prochain programme-cadre H2020, les trois objectifs des technologies de médecine in silico sont énoncés:
- Le patient numérique – Le VPH pour le médecin ; la modélisation spécifique au patient pour soutenir les décisions médicales. Voir la feuille de route de Discipulus pour plus de détails.
- Essais cliniques in silico – Le VPH pour l’industrie biomédicale ; collections de modèles spécifiques au patient pour augmenter l’évaluation préclinique et clinique de nouveaux produits biomédicaux ; technologies in silico pour la réduction, le raffinement et le remplacement partiel de l’expérimentation animale et humaine. Voir la feuille de route d’Avicenna pour plus de détails.
- Prévision de santé personnelle – La VPH pour le patient/citoyen ; simulations spécifiques au sujet, basées sur les données du patient – y compris celles collectées par des capteurs portables et environnementaux – qui fournissent des conseils aux personnes affectées par des conditions nécessitant une autogestion ou aux personnes à risque de développer une maladie. Voir une interview du professeur Viceconti (ancien directeur exécutif d’Insigneo) sur ce sujet.
À l’automne 2011, le développement d’un nouvel institut de recherche dédié à la recherche VPH a été proposé à Sheffield, et en mai 2012, l’institut Insigneo a ouvert ses portes aux membres. Pour plus d’informations, veuillez vous référer aux sections sur : À propos d’Insigneo et L’institut Insigneo : Mission, Vision, Histoire, Organisation.
Le rôle de la médecine in silico au sein de la recherche biomédicale
La publication en 1823 du premier numéro du Lancet a symboliquement marqué le moment du 19ème siècle où la révolution de la recherche biomédicale a commencé. De cette expansion, la recherche biomédicale moderne s’est ensuite organisée autour de trois paradigmes assez différents, chacun essayant de faire face à l’impossible complexité du corps humain :
- La recherche en biologie cellulaire et moléculaire, animée par un programme agressivement réductionniste, qui se concentre sur de petites sous-unités du système;
- La recherche clinique, qui traite largement le corps humain comme une boîte noire, et s’appuie principalement sur l’analyse statistique des observations empiriques;
- La recherche physiologique, qui tente d’étudier le corps humain en suivant l’approche typique des sciences physiques et de l’ingénierie.
La troisième approche, contrariée par les limites dramatiques du calcul et de l’instrumentation du 19ème et du début du 20ème siècle a, jusqu’à récemment, été la moins réussie des trois, et son importance a été peu considérée. Deux événements, nous pensons, sont en train de changer ce scénario.
Le premier est le progrès spectaculaire que les sciences physiques et de l’ingénierie ont conduit, autour de l’instrumentation biomédicale. Grâce aux rayons X, aux champs magnétiques et aux ultrasons, nous pouvons désormais obtenir des images de l’intérieur du corps humain avec une précision remarquable ; les analyseurs chimiques, les spectroscopes et les séquenceurs automatisés offrent une biochimie à haut débit qui ouvre des possibilités entièrement nouvelles ; les capacités étonnantes de l’électrophysiologie moderne nous donnent des détails sur le fonctionnement du cœur, des muscles et du cerveau ; la capture du mouvement, la dynamométrie et les capteurs portables offrent une vue détaillée de la biomécanique du mouvement humain. En bref, nous pouvons aujourd’hui collecter une vaste bibliothèque de données quantitatives sur chaque patient qui décrit de manière très détaillée son anatomie, sa physiologie, sa biochimie, son métabolisme, etc.
La seconde est l’étonnante sophistication du calcul, grâce aux progrès des mathématiques, de la science et de l’ingénierie informatiques, ainsi que du matériel et des logiciels modernes pour améliorer la modélisation et la simulation. Ce développement est crucial car, pour la première fois, nous pouvons résoudre le nombre énorme d’équations mathématiques complexes qui peuvent décrire quantitativement de nombreux processus physiologiques et pathologiques. Nous avons maintenant les moyens de mesurer ou de calculer à peu près tout ce qui est nécessaire à l’évaluation complète de chaque patient.
Cependant, un des défis des organismes vivants complexes est qu’ils sont dramatiquement enchevêtrés, de sorte que le fonctionnement de l’une des parties ne peut pas vraiment être supposé indépendant de toutes les autres. Une grande partie de la recherche biologique contourne ce problème, en invoquant le réductionnisme, et la recherche clinique le contourne entièrement, en ignorant toute tentative de recherche d’explications mécanistes détaillées. Mais un programme de recherche biomédicale fondé sur les méthodes des sciences physiques et de l’ingénieur doit faire face à cette complexité ; et cela n’est possible que si nous utilisons des méthodes mathématiques et informatiques pour formuler nos théories et comparer quantitativement leurs prédictions aux observations expérimentales comme principal moyen de les prouver ou de les falsifier. Et une fois qu’une théorie résistante à la réfutation émerge, le modèle prédictif sous-jacent peut être utilisé pour résoudre des problèmes cliniquement pertinents ; beaucoup des grands défis de la médecine moderne (prévention, personnalisation, participation, cela avec la prédiction pour la vision d’une « médecine P4 » décrite pour la première fois par Leroy Hood) seraient facilement abordés par une capacité accrue à prédire le cours d’une maladie et l’effet des différentes options de traitement pour tout individu donné.
C’est pourquoi nous pensons que la médecine in silico est le principal conduit par lequel les grands physiologistes de la génération passée auront finalement raison, et une science biomédicale basée sur les méthodes de la science physique et de l’ingénierie aura de plus en plus de succès. Nous soutenons que la médecine in silico représente un changement de paradigme au sens proposé par le philosophe Thomas Kuhn, » un changement fondamental dans les concepts de base et les pratiques expérimentales d’une discipline scientifique «
Importantes institutions
- L’Institut VPH pour la recherche biomédicale intégrative. Il s’agit de l’organisation internationale à but non lucratif qui représente la communauté de recherche VPH / médecine in silico dans le monde entier.
- L’Institut de bio-ingénierie d’Auckland. Siège du projet IUPS Physiome, cet institut, dirigé par le professeur Peter Hunter, reste l’institution la plus importante dans le domaine au niveau mondial.
- Le Physiome National Simulation Resource au département de bio-ingénierie de l’Université de Washington. L’équipe de Jim Bassingthwaighte est à l’origine de l’initiative du physiome cardiaque et soutient un certain nombre de technologies essentielles, notamment JSIM, le système de simulation basé sur Java pour la construction et l’exploitation de modèles numériques quantitatifs.
- Le groupe interagences de modélisation et d’analyse (IMAG). Depuis 2003, cette initiative, dirigée par le Dr Grace Peng, coordonne toutes les agences de financement fédérales américaines qui soutiennent la recherche en modélisation et en simulation dans le domaine des sciences de la vie et de la recherche biomédicale.
- Le Centre d’ingénierie et d’informatique médicales avancées. Initié en 2004 par le Centre mondial d’excellence en médecine in silico et financé par le gouvernement japonais sous la direction du professeur Kurachi, il s’agit d’un centre de référence au Japon.
- L’Institut de médecine computationnelle de l’université John Hopkins. Le laboratoire de Natalia Trayanova n’est qu’un des excellents groupes de recherche qui font partie de cet institut récemment créé.
- Laboratoire de biomécanique neuromusculaire de l’université de Stanford. L’équipe de Scott Delp pilote le centre d’excellence des National Institutes of Health Big Data to Knowledge Mobilize et le NIH National Center for Simulation in Rehabilitation Research, qui développe et maintient le logiciel OpenSIM.
- Le département d’ingénierie biomédicale de l’Université technique d’Eindhoven. L’un des meilleurs départements d’ingénierie biomédicale en Europe, il comprend dans son corps professoral plusieurs leaders de la médecine in silico, y compris comme Frans van de Vosse, Cees Oomens, Keita Ito, et Dan Bader.
Médecine in silico : Principales réalisations
La Food and Drug Administration (FDA) américaine approuve T1DMS le premier modèle in silico de diabète de type I comme substitut possible aux tests précliniques sur animaux pour de nouvelles stratégies de contrôle du diabète sucré de type 1, à utiliser dans les technologies de pancréas artificiel.