[Étude exclusive mind Health] Comment les technologies numériques ont révolutionné les essais cliniques depuis 20 ans

Réduire les délais de recrutement des patients dans les essais cliniques, ouvrir l’accès aux plus grand nombre, faciliter la conduite de ces études pour les sponsors mais aussi fidéliser les patients dans les essais en leur facilitant les étapes de suivi… Les promesses sont nombreuses autour de l’utilisation des nouvelles technologies numériques dans les études cliniques. Le sujet des essais cliniques décentralisés a le vent en poupe, notamment depuis le début de la crise sanitaire où l’usage de certaines technologies a permis la poursuite d’essais en cours et l’initiation d’autres. Pourtant, l’usage des nouvelles technologies n’est pas nouveau, comme le montre l’analyse de mind Health.

Depuis février 2000, l’autorité sanitaire américaine, le National Institutes of Health (NIH), et la Bibliothèque nationale américaine de médecine (NLM) archivent sur le site ClinicalTrials.gov les essais cliniques conduits aux États-Unis et dans 220 pays dans le monde, avec pour chacun une mine d’informations : sujet de l’étude, commanditaire, pays où elle est menée, aires thérapeutiques concernées… Les informations de chaque essai sont fournies et mises à jour tout au long de l’étude par le promoteur ou le chercheur principal de l’étude. Fin mars 2021, mind Health a collecté les données attachées aux 369 926 études qui y figuraient – les plus anciennes datent de juin 1931 – afin d’étudier la montée en puissance de l’utilisation du numérique par le biais des technologies de pilotage des essais, des technologies d’analyse, des technologies connectées et des technologies de télémédecine (voir méthodologie).

Un tiers des essais cliniques menés en 2020 incluaient des nouvelles technologies

Il ressort d’abord de notre étude que le nombre d’essais cliniques qui font intervenir des nouvelles technologies augmente de façon notable depuis 2000. Avec l’arrivée de l’informatique dans les environnements personnels et professionnels, le monde de la santé n’a pas échappé à une mutation progressive où plusieurs nouveaux outils sont mis à la disposition aussi bien des professionnels de la recherche que des patients. Intelligence artificielle, systèmes de gestion des essais cliniques, applications mobiles… Le nombre d’essais impliquant au moins une technologies de pilotage, d’analyse, de télémédecine ou encore de technologies connectées est passé de 119 en 2000 à 7 222 en 2020, soit 33% de tous les essais cliniques menés en 2020, avec un taux de croissance annuel moyen de 22%. L’évolution s’est poursuivie ces dernières années, mais à un rythme moins soutenu : en 2018 le nombre d’essais cliniques a ainsi augmenté de 10,7 % par rapport à 2017, contre une évolution de 4,3 % entre 2018 et 2019 et 5,6 % entre 2019 et 2020.

Nous avons dénombré 60 134 essais cliniques faisant intervenir de nouvelles technologies depuis 1998, soit 16,2 % de tous ceux recensés par Clinical Trials. Parmi eux, seuls 34 % déclarent l’une des phases de développement clinique (phase pré-clinique, phase I, phase II ou phase III), contre 6 % pour la phase IV de post-commercialisation. La phase II, ou “étude pilote”, qui consiste à démontrer l’efficacité du traitement et à définir la dose optimale, est celle qui ressort le plus avec 8 193 déclarations uniques, soit 13 % des essais cliniques incluant au moins une nouvelle technologie. Les 59 % restants ne déclarent pas de phase. 

Cette part importante pourrait être liée à la méthode de déclaration, mais également au fait que les études concernant les dispositifs médicaux et les pratiques médicales ne sont pas qualifiées de phases. Les données de 2020 peuvent être incomplètes en raison des retards pris par les promoteurs des essais cliniques pour enregistrer les informations relatives aux essais sur ClinicalTrials.gov.

Les technologies d’analyse sont les plus adoptées

Pour aller plus loin, nous avons distingué quatre grandes familles de technologies : celles dites de pilotage (formulaires électroniques de rapport de cas e-CRF, systèmes de gestion des essais cliniques CTMS, e-consentement…), celles de télémédecine (téléconsultations, homecare, surveillance à distance…), les technologies connectées (smartwatches, moniteurs de glucose en continu ou encore applications mobiles) et enfin les technologies d’analyse (intelligence artificielle, machine learning, blockchain ou encore biomarqueur – bien sûr, tous les biomarqueurs ne sont pas numériques, mais le big data et la modélisation ont considérablement augmenté le nombre de ceux découverts ces dernières années). 

Cette dernière est la plus représentée : plus de 25 600 essais cliniques débutés entre 2010 et 2020 ont fait intervenir des technologies d’analyse, soit 55 % des études incluant du numérique. Recherche, développement de médicaments, accès au marché, commercialisation ou encore aide au diagnostic et imagerie médicale, l’intelligence artificielle se fait une place dans de multiples applications tout au long de la chaîne de valeur du secteur de la santé. Selon un rapport du bureau d’étude américain BIS Research, le marché global des solutions d’imagerie utilisant de l’intelligence artificielle était valorisé à 404 millions de dollars en 2018, et pourrait atteindre 9,61 milliards en 2029.

Parmi les essais incluant du numérique que notre enquête a permis d’identifier, celui lancé en 2018 par le fabricant de systèmes d’échographie Samsung Medison, avec l’université de Rochester, et faisant intervenir des algorithmes de deep learning. Après un premier examen d’échographies mammaires par un spécialiste, les images présentant des lésions suspectes sont soumises à un programme d’intelligence artificielle développé par la société Sud-Coréenne, afin de quantifier l’équivalence statistique entre l’opinion des radiologues et les réponses de la machine. 

Les technologies d’analyse sont suivies de près par le groupe des technologies connectées, qui représentent 39 % des résultats, soit 18 269 essais. L’arrivée des smartphones et des applications mobiles, mais aussi le développement des biomarqueurs permettent un suivi les patients à leur domicile, pour leur éviter de nombreuses visites au centre investigateur. En 2018, Hoffmann-La Roche a par exemple lancé un essai clinique afin d’évaluer les échelles de comportements répétitifs et restreints chez les enfants, les adolescents et les adultes atteints de troubles du spectre autistique (TSA). L’étude vise à caractériser différentes échelles de mesure, mais également explorer l’utilisation de biomarqueurs numériques, puisque les participants utilisent un smartphone dédié et un dispositif portable pour effectuer des mesures exploratoires à domicile liées aux symptômes associés à l’autisme, ainsi qu’une surveillance passive continue de leur comportement. 

Les technologies de télémédecine et de pilotage sont bien moins souvent utilisées. Elles représentent respectivement 4,7 % (2 225 essais) et 1,1 % (515) des essais lancés ces dix dernières années. Plus de 40 essais cliniques de notre étude ont mis en place le consentement éclairé électronique, e-consent, qui permet aux patients de recevoir des informations sous forme interactive et ludique, avec des vidéos pour comprendre les enjeux de l’essai clinique sans interaction directe avec un professionnel de santé. Cette technologie de pilotage est particulièrement utile lorsque le recrutement du patient se fait à distance. Ce fut par exemple le cas en 2019 de la première version de l’étude par Boehringer Ingelheim de la faisabilité du prototype TARA, une intervention numérique visant un changement de comportement de santé (DBCI), destinée aux personnes atteintes de bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO). Cet essai clinique, dont le premier critère d’inclusion est la signature d’un consentement électronique, est principalement conçu pour évaluer l’engagement et l’acceptabilité de l’ensemble de test DBCI pour les patients cibles. Une deuxième version de l’étude était prévue en 2021, mais a été annulée à cause de l’épidémie de Covid-19.    

La différence de maturité de l’intégration de ces différentes technologies témoigne de leur diffusion dans le secteur de la santé mais aussi auprès du grand public. En effet, les technologies d’analyse ont déjà été bien adoptées. De même, les objets connectés personnels en santé ont d’abord connu un développement auprès du grand public avant d’arriver le domaine de la recherche en santé.

Au contraire, le marché des solutions de gestion des essais cliniques, dominé par les CTMS (clinical trial management system), reste naissant, bien qu’il pourrait atteindre 12 milliards de dollars en 2025, selon une étude de Grand View Research de 2018. Enfin, la télémédecine a connu un essor depuis le début de la crise sanitaire en 2020, pendant laquelle elle a notamment vu ses usages se développer pour la recherche clinique. 

Individuellement, les quatre grands groupes de nouvelles technologies ont connu une évolution notable depuis 2010. Le nombre des technologies d’analyse dans les essais cliniques a plus que doublé, passant de 1 340 en 2010 à 3 114 en 2020. Celui des technologies connectées a été multiplié par quatre et le nombre de celles de télémédecine et de pilotage est six fois plus important qu’en 2010.