La dernière technologie améliorée pour des essais médicaux plus rapides – Times Square Chronicles


La technologie évolue chaque jour et, à ce titre, elle aide le secteur médical à accélérer ses processus d’essai. Vous voulez savoir comment ? Ensuite, lisez ceci.

Essais médicaux terminés en un éclair

Le dépistage de nouveaux médicaments est un processus long et coûteux. La technologie peut perturber les essais cliniques, du recrutement des patients au suivi de l’adhésion et à la collecte de données, et Covid-19 a accéléré son utilisation. Près de 5 000 essais cliniques menés par des sociétés telles que Clinical Ink ont ​​été lancés l’année dernière pour étudier des thérapies et des vaccinations vitales contre le nouveau coronavirus.

Il faut beaucoup de temps et beaucoup d’efforts pour mettre un médicament sur le marché. Selon des études, la procédure d’essai clinique – dans laquelle de nouveaux produits pharmaceutiques sont testés sur des patients avant d’être approuvés – prend en moyenne 9 ans et coûte 1,3 milliard de dollars. Les essais cliniques sont menés par étapes, les dépenses et la complexité augmentant au fur et à mesure que l’essai progresse de la phase I à la phase III. Malgré le temps et l’argent consacrés aux études, seul un médicament sur dix entrant en phase I sera approuvé. Par conséquent, ces essais doivent être achevés le plus rapidement possible. Mais bien entendu, cela ne peut se faire au détriment du procès lui-même.

Dans cet esprit, nous avons décidé d’étudier les technologies qui peuvent aider à accélérer ces processus et, par conséquent, bénéficier à l’industrie de la santé médicale.

Intelligence artificielle

La technologie basée sur l’intelligence artificielle peut révolutionner le processus d’essai clinique, de la découverte d’une étude à l’inscription à l’observance des médicaments. Associer le bon essai au bon patient, en revanche, est une entreprise longue et difficile à la fois pour l’équipe de l’étude clinique et pour le patient. En de rares occasions, les patients peuvent recevoir des recommandations d’essai de leur médecin s’ils sont au courant d’un essai en cours. Sinon, il incombe souvent au patient de rechercher dans les essais cliniques et dans une base de données complète des essais cliniques historiques et en cours.

Le traitement du langage naturel peut aider à extraire et à évaluer les informations essentielles des dossiers de DSE d’un patient, à les comparer aux critères d’éligibilité aux essais et à sélectionner les études qui conviennent. L’une des applications d’intelligence artificielle les plus recherchées dans le domaine de la santé consiste à collecter des informations à partir de dossiers médicaux.

La conception des essais cliniques est un autre domaine où l’IA est utilisée. Chaque essai clinique a un protocole qui décrit comment l’investigation sera menée. Tout problème qui se développe tout au long de l’essai et qui nécessite des modifications de protocole peut entraîner des mois de retard et coûter des centaines de milliers de dollars. Le développement de médicaments est plus rapide et moins coûteux lorsque les processus sont suivis correctement. Les chercheurs utilisent des informations provenant de diverses sources lors de la planification d’un essai, y compris des études comparatives, des données cliniques et des informations réglementaires. Non seulement les logiciels alimentés par l’IA peuvent gérer toutes ces données plus rapidement, mais ils peuvent également collecter plus de données qu’un humain ne peut en lire.

Surveillance de la sécurité

À mesure que la technologie numérique est de plus en plus intégrée aux processus normaux d’essais cliniques, les chercheurs intègrent de plus en plus de nouvelles technologies aux analyses de biomarqueurs existantes pour prouver leur innocuité et leur utilité. L’utilisation de la technologie numérique pour recueillir des données en temps réel et les envoyer aux chercheurs pourrait aider les chercheurs à détecter des événements peu fréquents ou spécifiques à une situation qui sont peu susceptibles de se produire lors d’une visite d’étude. La rapidité avec laquelle les événements indésirables et d’innocuité sont identifiés et signalés pourrait avoir un impact significatif sur l’achèvement et la documentation des études cliniques.

L’informatique quantique

Bien que l’utilisation d’approches informatiques pour identifier les médicaments ne soit pas nouvelle, l’utilisation d’ordinateurs quantiques ultra-efficaces pour découvrir des molécules jusque-là inconnues n’est apparue que récemment comme un sujet prometteur. Alors que les ordinateurs traditionnels utilisent des « bits » qui sont activés ou désactivés, les ordinateurs quantiques utilisent des « qubits » qui peuvent être activés, désactivés ou les deux, un phénomène connu sous le nom de superposition. En raison de cette propriété de superposition, les ordinateurs quantiques peuvent considérablement accélérer et améliorer les tests et les prédictions, ce qui rend la technologie particulièrement attrayante pour le développement de médicaments.

Alors que l’informatique quantique en est encore à ses balbutiements, les acteurs de l’industrie ont reconnu son potentiel à révolutionner la recherche médicale – et le secteur pharmaceutique n’attend pas pour s’impliquer, comme en témoigne une vague de collaborations conclues cette année entre de petits groupes et de grandes sociétés pharmaceutiques.



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