Un logiciel se focalise sur le cancer pour des thérapies ciblées
Chaque année, près de 4 millions de personnes dans l’UE sont diagnostiquées avec un cancer. Les thérapies ciblées sont une option de traitement de plus en plus populaire pour ces patients. Ces nouveaux médicaments sont adaptés au profil génétique unique de la tumeur. «Ce sont des traitements très coûteux qui dépendent d’une caractérisation précise de la tumeur du patient», explique Ivaylo Stoimenov, coordinateur du projet RASMAC. «Chaque tumeur est unique et ne donne qu’une opportunité unique de traiter le patient.» Oncodia, qui a hébergé le projet, vise à fournir en quelques minutes aux oncologues des informations précises sur la constitution génétique de la tumeur. Il ajoute: «Nous proposons une solution plus rapide et plus précise que celles du marché, et nous éliminons les faux positifs qui peuvent conduire à des mauvais traitements». Améliorer l’exactitude et la précision du processus de diagnostic aide les oncologues à prescrire la bonne thérapie au bon patient, ce qui permet d’économiser du temps, de l’argent et de sauver des vies. Ivaylo Stoimenov estime qu’un patient sur 10 ne reçoit pas le traitement le plus approprié parce que sa tumeur n’a pas été caractérisée de façon suffisamment optimale. La raison à cela est que la plupart des cliniques génèrent toujours des profils génétiques de tumeurs en utilisant un logiciel d’analyse adapté d’autres applications. «Il y a 7 ou 8 ans, un logiciel d’analyse des données de séquençage de nouvelle génération issues de la génétique des populations est apparu dans le domaine du cancer. Des projets comme 1000 Genomes ont ouvert la voie. Ils ont impliqué l’analyse des variations des génomes humains», note Ivaylo Stoimenov, formé à la génétique moléculaire à l’Université d’Uppsala en Suède. «Ces outils ont été adaptés de force au cancer, ce qui nous a frustrés mes collègues et moi. Nous nous sommes dit: “Il faut faire quelque chose, fabriquer ces outils en ne pensant qu’à la génétique du cancer”.» De nouvelles techniques de modélisation statistique conçues pour la reconnaissance de formes dans de grands ensembles de données, ainsi qu’une connaissance approfondie des nouvelles chimies utilisées dans le séquençage et les artefacts qu’ils peuvent créer, ont inspiré Ivaylo Stoimenov et ses collègues pour lancer Oncodia. L’équipe a fondé l’entreprise en 2018 pour créer un logiciel d’analyse génétique des tumeurs à partir de rien. «Personne ne prend la responsabilité de la certification clinique des logiciels universitaires. Il faut des capitaux privés, une commercialisation et des investisseurs pour passer de la recherche universitaire à la clinique», observe Ivaylo Stoimenov. Oncodia a également délibérément décidé d’éviter d’utiliser des bibliothèques de logiciels publiques et des solutions du type «boîte noire» comme les outils d’apprentissage automatique. «Notre approche est entièrement déterministe», ajoute Ivaylo Stoimenov, soulignant que les solutions d’IA sont difficiles à vérifier pour les régulateurs cliniques. Le soutien de l’UE a permis à Oncodia d’étudier les marchés pertinents pour son logiciel d’analyse génétique. «Le financement nous a permis d’avancer dans l’étalonnage et l’analyse comparative du système et l’identification de concurrents potentiels», explique-t-il. «La cartographie du paysage commercial est importante pour une jeune entreprise. Nous essayons d’affiner la stratégie pour pénétrer le marché dans un an ou deux», déclare Ivaylo Stoimenov. «Et, bien sûr, nous aimerions vendre pour voir comment nous pouvons satisfaire les besoins des clients cliniques et augmenter les ventes initiales via un réseau de distribution.» Mais d’abord, Oncodia travaille à sécuriser la validation du logiciel, la première étape de son utilisation dans les laboratoires de diagnostic du cancer. «Nous essayons de mettre en place le processus d’essais cliniques dans les centres de diagnostic à travers l’Europe, c’est ce qui motive la société en ce moment», conclut Ivaylo Stoimenov. «Nous essayons de nous assurer de traiter autant de patients que possible de la bonne manière.»
Mots‑clés
RASMAC, cancer, tumeur, génétique, séquençage, ciblé, thérapies, traitement, modélisation, génome, analyse, logiciel