Karim Herbal (Medidata): “Nous disposons de données structurées de plus de 6,4 millions de patients”

Quel a été l’impact de la crise sanitaire sur l’activité de virtualisation et décentralisation des essais cliniques ?

Karim Herbal :  Nous n’avons pas réagi à la crise en développant des solutions de virtualisation, nous étions déjà prêts. Nos clients disposaient déjà de solutions que nous leur fournissons en support de ces activités. Nous avons simplement dû les ajuster. Medidata avait conduit le plus grand essai clinique virtuel visant à déterminer la dose adéquate d’aspirine bénéfique à long terme [The ADAPTABLE study, ndlr] qui impliquait plusieurs milliers de patients totalement virtuels, c’est quelque chose que l’on maîtrise depuis longtemps. Aujourd’hui, la composante virtuelle de conduite des essais cliniques sera acceptée plus facilement.

Quid de la résistance relative au e-consentement dont Fiona Maini, votre directrice stratégie, évoquait les enjeux, diminue-t-elle “grâce” à la crise ?

KH : Plusieurs pays acceptent le consentement électronique, voire le consentement à distance comme c’est le cas aux États-Unis. En Europe, en Allemagne et en France notamment, ce n’est pas encore adopté. Mais l’expérience d’un certain pays servira à accélérer son adoption dans d’autres. La crise permet de repenser les approches et force en quelque sorte à travailler différemment.

Les pratiques de vos clients évoluent-elles en ce sens ?

KH : Certains essais qui allaient débuter ont été affectés : nos clients nous sollicitent pour mettre en place des alternatives, via une composante virtuelle, totale ou du moins partielle. Le challenge principal des laboratoires pharmaceutiques est non seulement de recruter les patients, mais ensuite de les garder dans l’étude. D’éviter qu’ils manquent des visites. Une option consiste à leur proposer de remplir des questionnaires à distance, via une application smartphone, ce que nous faisons depuis très longtemps avec les ECOA (electronic clinical outcome assessment).

Ne risque-t-on pas de perdre les patients en tendant vers le 100 % virtuel ?

KH : Certaines activités doivent être effectuées sur site, en particulier pour les CRO (contract research organization) qui gèrent les essais pour les sponsors. En revanche, pour les médecins, les infirmières et les patients, la crise provoquant un manque de ressources, le temps passé avec les malades demeure très appréciable. Pour un essai clinique, le 100 % virtuel est difficile à atteindre. Mais il faut reconnaître que certains outils électroniques comme la gamification, permettent de stimuler les patients, les garder impliqués, surtout ceux qui sont très malades et qui se déplacent difficilement.

Certains craignent et refusent de devenir “leur propre jumeau numérique”, comment les convaincre ?

KH : Le souhait de certains patients de maintenir un contact avec le médecin est tout à fait légitime. D’autres apprécieront la possibilité de participer à un essai décentralisé à domicile. Prenons l’exemple simple du test “6 minutes walk” : ne serait-il pas préférable qu’il soit réalisé à l’aide de capteurs afin de récolter les données durant toute une journée à domicile, plutôt que sur une durée réduite à l’hôpital ?

À l’époque il était question de mettre l’accent sur la datascience et le partage des données, comment avez-vous procédé et avez-vous atteint les objectifs fixés il y a deux ans ?

KH : Medidata Acorn AI, focalisée sur la data, l’analytics et l’IA a été créée, relevant de nombreux investissements. Les profils impliqués vont de l’ingénieur R&D au datascientist issu de différents domaines comme l’assurance, la banque, voire même la défense car l’activité IA y est très développée depuis longtemps. En life sciences il y a un peu de retard, en raison des exigences réglementaires. Notre stratégie consiste à embaucher des profils pionniers dans leurs industries respectives afin d’enrichir des expériences et perspectives différentes chez Medidata.

Comment s’effectue l’intégration depuis votre rachat par Dassault Systèmes ?

KH : Cela permet de mettre un peu plus l’accent sur l’Europe, en termes de ressources et d’activités. Dassault Systèmes possédait déjà une branche Life Sciences importante, la stratégie consistait à acquérir des compagnies qui soient complémentaires. Les solutions acquises n’existaient pas dans le portfolio, l’offre est désormais bien plus complète à partir d’une plateforme unique et permet d’assister les clients du début de la R&D en recherche médicinale jusqu’à la commercialisation. L’avantage de Dassault Systèmes est d’être déjà mature et de disposer de finances permettant de développer des idées chez Medidata. Pour nous il s’agit de combiner des connaissances à partir de leur expertise en modélisation, notamment de molécules, pour le screening.

Concernant cette plateforme et votre souhait de mise à disposition de données accessibles en open data, les laboratoires y sont généralement frileux ?

KH : La mise à disposition de données -anonymisées- à nos clients, qu’elles soient cliniques ou opérationnelles, vise à faire avancer la recherche clinique pour proposer des traitements plus rapidement, mais les aspects de compétition et de confidentialité demeurent à prendre en compte. Aujourd’hui plus de 23 000 essais ont été réalisés sur notre plateforme et un peu plus de 6 000 sont en cours. Nous disposons de données structurées et standardisées de plus de 6,4 millions de patients. Nos outils analytiques permettent à nos clients d’analyser leurs performances, de s’appuyer sur notre benchmarking du reste de l’industrie dans leur domaine afin d’améliorer leur process interne par exemple pour déterminer où investir.

Comment votre plateforme se distingue-t-elle de celles de vos [nouveaux] concurrents, la virtualisation des essais cliniques ayant été boostée par la crise ?

KH : Medidata était déjà mature concernant la décentralisation des essais cliniques. Nos compétiteurs proposent des solutions très ciblées sur la virtualisation, mais notre plateforme ne couvre pas seulement cet aspect mais toutes les étapes des essais cliniques. Elle permet aux laboratoires ou sponsors de disposer d’une plateforme non pas intégrée mais unifiée avec une base de données unique. Les solutions intégrées permettent non seulement la  capture de données mais également la détection de leurs éventuelles anomalies grâce à l’outil Medidata Detect basé sur le machine learning. Nos clients peuvent aussi analyser les performances des études, des hôpitaux recrutant les patients afin de choisir dans quel établissement ils souhaitent conduire leur essai par exemple. La base de données créée s’avère “propre” et permet de soumettre aux autorités plus tôt.

Quid de son interopérabilité ?

KH : C’est sa principale caractéristique, très recherchée car elle permet de travailler avec différents systèmes et partenaires, ce qui diminue les obstacles et risques d’erreur. Lorsque les données proviennent de différentes sources il faut pouvoir connecter toutes les bases de données en prenant en compte les problèmes et coûts que cela peut engendrer, sans attenter à la qualité des données. C’est une différence majeure : ce ne sont pas les bases de données que l’on connecte dans le background mais des solutions qui collectent puis envoient les données au sein d’une même base.

Qu’en est-il concrètement côté clinique ?

KH : Par exemple, la solution Synthetic Control Arm (SCA) permet de recruter des patients dans une indication spécifique où ils sont rares, ce qui est souvent le cas en oncologie. Il existe souvent plusieurs bras au sein d’un essai : un avec le produit expérimental et un autre servant de contrôle, avec un placebo. On peut potentiellement remplacer les patients du bras de contrôle avec des données de patients similaires ayant déjà participé à un essai clinique pour la même indication.

S’agit-il d’essai in silico ou de données de patients “recyclées” sans création de patients virtuels ?

KH : En oncologie, il serait contraire à l’éthique de donner à des patients très malades souvent en impasse thérapeutique, un traitement placebo. Ils suivent donc généralement le standard of care, en fonction des protocoles normalisés des pays. Lorsqu’un essai clinique pour la même indication est enclenché, des patients suivant le standard of care ont peut-être déjà été recrutés. Leurs données sont donc applicables à l’étude et on pourrait les utiliser pour remplacer le bras de contrôle. L’étude est ainsi raccourcie et le principal challenge des essais cliniques, recruter les patients, est résolu.

Est-il possible de réutiliser ces données obtenues avec un premier consentement ou un second consentement doit être obtenu ?

KH : Non, l’aspect data privacy est géré au départ avec nos clients, c’est notamment pour cela que toutes ces données sont anonymisées dès le début.