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Innovative methodology for small populations research

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Combattre les maladies rares avec de nouvelles méthodes pour les essais cliniques

Le projet INSPIRE, financé par l'UE, a mis au point de nouvelles méthodes pour la conception et l'analyse des essais cliniques sur les maladies rares.

Alimentation et Ressources naturelles
Santé

En Europe, près de 30 millions de personnes souffrent d'une maladie rare, qui touche moins d'un individu sur 2000 dans la population générale. Avec des effectifs aussi réduits, les essais cliniques à grande échelle habituellement utilisés pour évaluer de nouveaux médicaments et traitements sont irréalisables, voire impossibles. Il est donc nécessaire d'imaginer de nouvelles approches pour concevoir ces études, ainsi que de meilleures méthodes d'analyse des données. Pour répondre à ce besoin, le projet INSPIRE (Innovative methodology for small populations research) a rassemblé des experts internationaux du monde entier spécialisés dans la conception d'essais cliniques innovants. Ensemble, ils ont contribué à développer de nouvelles méthodes pour la conception et l'analyse d'essais cliniques sur les maladies rares et des petites populations définies, par exemple, par un marqueur génétique rare. «Ce projet a développé des méthodes permettant d'obtenir plus rapidement des résultats plus fiables à partir des essais cliniques, ce qui se débouchera au final sur de meilleurs soins pour ces petits groupes de population,» déclare Nigel Stallard, coordinateur du projet. «Les nouvelles méthodes comprennent la combinaison des données découlant des essais avec les informations provenant d'autres études, la conception d'essais adaptatifs permettant d'utiliser plus efficacement les données, et des processus optimaux de prise de décision permettant de tirer une conclusion le plus rapidement possible.» Concevoir une meilleure étude Le projet INSPIRE a mis au point une nouvelle méthodologie statistique destinée à deux grands domaines: la conception d'une étude efficace, et l'amélioration de l'analyse et de la synthèse des preuves. En ce qui concerne le premier domaine, les chercheurs ont porté leur attention sur deux problèmes précis: a) déterminer des conceptions optimales pour les études pivot en utilisant des approches basées sur la théorie de la décision et la valeur de l'information, et b) la conception d'études pivot pour les traitements personnalisés. En ce qui concerne le second domaine, les chercheurs ont porté leur attention sur le développement de nouvelles méthodes pour intégrer des données pharmacocinétiques et pharmacodynamiques aux études initiales de recherche de dose, ainsi que sur des méthodes de méta-analyse pour les essais à petite échelle ou les petits nombres d'essais. «En ce qui concerne la conception d'études efficaces, nous avons mis au point des approches d'analyse et de conception optimale pour des essais évaluant des traitements ciblés basés sur des caractéristiques génétiques ou d'autres biomarqueurs,» explique M. Stallard. «Ces essais permettent l'identification simultanée de sous-groupes de patients pour lesquels le rapport bénéfice/risque est favorable et confirme l'efficacité du traitement sur ces patients, sans compromettre l'objectivité statistique ou scientifique.» M. Stallard ajoute que le projet a également développé de nouvelles méthodes de prise de décision pour les essais cliniques portant sur de petites populations. «Nous avons en particulier évalué l'utilisation de la théorie de la décision bayésienne pour comparer les coûts de l'évaluation des essais cliniques avec les bénéfices potentiels pour les patients actuels et futurs, en évaluant comment le rapport coût-bénéfice diffère entre des populations de patients importantes et réduites, ce qui nous a permis d'optimiser nos approches de conception,» déclare-t-il. Une nouvelle méthode d'analyse Du côté analytique de l'équation, le projet a développé des méthodes méta-analytiques pour la synthèse de preuves à partir d'un petit nombre d'essais, une situation fréquente avec les petites populations. Ces méthodes peuvent être utilisées pour soutenir la planification, l'analyse et l'interprétation d'un essai, ainsi que pour réaliser une extrapolation entre des groupes de patients. Ces nouvelles approches ont déjà été utilisés pour évaluer des études sur la maladie de Creutzfeld-Jakob sporadique. «Nous avons également travaillé sur des conceptions innovantes pour les essais cliniques préliminaires et pour l'extrapolation en pédiatrie d'études réalisées sur des adultes. Nous avons développé des méthodes qui permettent d'utiliser des données PK et PD pour déterminer quelles sont les doses à utiliser, que ce soit au cours de la réalisation de l'étude ou pour une évaluation ultérieure,» explique M. Stallard. «Nos nouvelles méthodes dans ce domaine nous permettent de mieux estimer les paramètres de la courbe dose-réponse sans augmenter le nombre de patients de l'étude recevant des doses sous-optimales.» Ces travaux ont débouché sur une nouvelle conception pour un essai clinique en cours sur la prévention des convulsions chez les nouveau-nés.

Mots‑clés

INSPIRE, maladies rares, essais cliniques, petites populations, méta-analyse

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