Le jumeau numérique, prochaine révolution de la R&D ?

Sans se substituer aux essais in silico en R&D, les technologies de jumeau numérique investissent le champ de la recherche clinique, du diagnostic à la thérapeutique. Ces nouvelles technologies pourraient permettre de réduire la durée de développement des médicaments et par conséquent leur coût. Sans compter le fait de réaliser de moins en moins d’essais sur l’homme, en utilisant ces “patients virtuels”. Il existe actuellement plusieurs définitions du terme “jumeau numérique”, correspondant à des concepts et applications différents. Une première concerne la modélisation d’un avatar d’un patient à partir de ses données. Une seconde correspond à l’identification d’un jumeau, un patient similaire, au sein d’une base de données déjà existante.

Un concept issu du monde industriel

Pour Frédéric Dayan, fondateur de la start-up française ExactCure, c’est Dassault Systèmes qui a inventé le jumeau numérique en France. “Le concept ne provient pas de la biologie mais du monde -industriel- de la modélisation, de la maquette numérique. Le digital twin est devenu l’évolution de la maquette digitale. Cela a une résonance particulière en biologie : le jumeau devient une sorte de double de soi.” Frédéric Vacher confirme : “Dassault Systèmes a misé dès le départ sur ce concept. Ce jumeau est une représentation numérique mathématiquement et scientifiquement conforme à la réalité applicable pour un produit très complexe”.

Ainsi, Dassault Systèmes a investi dans la dimension nano pour modéliser des molécules afin de permettre aux industriels pharmaceutiques d’utiliser des plateformes numériques pour les imaginer, concevoir, simuler, certifier et enfin les mettre sur le marché. “L’industrie pharmaceutique a tendance à voir le jumeau comme un moyen de designer des médicaments in silico. C’est l’analogue de la création d’une maquette numérique mais ce n’est pas la réalité de terrain”, prévient le fondateur d’ExactCure, start-up qui a mis au point un jumeau numérique du patient et de son médicament.

Une technologie basée sur la donnée

Chez Siemens Healthineers, Chloé Audigier mène des travaux de recherche visant à créer un jumeau numérique de patient, personnalisé donc, à partir du traitement d’images et autres données médicales. “L’objectif est de recréer le plus précisément possible un patient virtuel, un modèle in silico. Pour commencer, nous travaillons à simuler des organes spécifiques. À notre stade, nous avons développé un jumeau digital du cœur, du foie, et des poumons du patient. Chacun d’entre eux répond à une question clinique spécifique. Cela ne constitue pas un patient dans son ensemble et nous sommes loin de modéliser tout l’organisme. Le jumeau numérique permet d’exploiter de vastes quantités de données cliniques, ce qui serait impossible à calculer pour un cerveau humain. Par exemple, les résultats radiographiques peuvent être intégrés aux données de diagnostic de millions de cas antérieurs.

Siemens Healthineers y travaille en collaboration avec des hôpitaux et des industriels. “En imagerie, on dispose de données de bonne qualité, dont la valeur ajoutée réside dans l’annotation par les radiologues, qui n’est pas toujours facile à obtenir”, concède-t-elle.

Organe par organe

D’après Frédéric Vacher, les équipements et implants étaient jusqu’alors conçus numériquement mais sans relation avec l’organe humain. Chez Dassault Systèmes, les travaux portent, entre autres, sur la modélisation numérique du cœur pour en comprendre les usages. “Mais cela ne se résume pas à de la représentation 3D. Il s’agit du fonctionnement dynamique et scientifique, comprenant la simulation des impulsions électriques, de l’écoulement des fluides etc.”, précise-t-il. En théorie, un modèle numérique peut inclure un nombre infini de données. Chloé Audigier s’en tient pour le moment à créer le jumeau numérique d’un organe. Ses travaux les plus avancés portent également sur le cœur. Le modèle cardiaque numérique développé prend pour l’instant en compte l’organe, sa physiologie et ce qui l’entoure. “Le modèle mathématique doit représenter la complexité de la physiologie du patient mais aussi sa pathologie. Un modèle étant toujours une simplification de la réalité, il est important d’en connaître les limites.

Le but est de développer des modèles d’organes très précis dans l’objectif de pouvoir un jour prédire l’évolution de maladies, les effets des médicaments, mais aussi de pouvoir simuler et guider les interventions thérapeutiques et donc minimiser leurs effets secondaires indésirables. Pour ce faire, les modèles doivent être adaptés à chaque patient ce qui permettrait d’aller vers la médecine de précision, dans l’intérêt du patient. Par exemple, pour le foie on dispose d’un modèle permettant de simuler l’injection de produits radioactifs visant à atteindre une tumeur. On observe ainsi la substance se focaliser effectivement sur la tumeur et cela permet de prédire la dose à injecter ainsi que d’observer si d’autres parties du corps sont affectées.” Les travaux de Siemens Healthineers consistent également à créer des modèles de segmentation des organes assez précis dans leur représentation, ce qui permet de simplifier et d’améliorer la planification de radiothérapie par exemple, où chaque organe à risque proche de la tumeur à traiter doit être localisé et déliné pour limiter sa dose de radiation.

Des applications multiples

Pour Frédéric Dayan, l’enjeu du jumeau numérique se résume ainsi : le bon usage du médicament, par le bon patient, au bon moment et à la bonne dose. “Il y a cinq fois plus de décès dûs aux mésusages des médicaments que sur la route”, rappelle-t-il au passage. Pour remédier à l’éventuelle mauvaise communication entre médecin et patient, le fondateur d’ExactCure a conçu un jumeau numérique du patient “ET” de son médicament, avec une application qui dispose d’une version pour les professionnels et d’une autre pour le patient. Elle permet à ce dernier de comprendre la pharmacologie du traitement : distribution, diffusion, absorption du médicament. L’objectif est, entre autres, d’éviter les sous-dosages ou surdosages, ainsi que les interactions médicamenteuses. L’usager construit son jumeau numérique en renseignant ses données (âge, poids, sexe, maladie chronique etc.). “Pour chaque médicament, l’application réalise un mapping de l’action du médicament sur son organisme en fonction du temps (pic d’efficacité, élimination etc.). Tout ce que contient l’application côté patient est mis en miroir dans celle du professionnel de santé qui peut estimer la situation réelle du patient à travers l’historique de ses commentaires sur son ressenti par exemple”, explique Frédéric Dayan.

Dans le domaine de la santé, le jumeau numérique ne se limite pas au patient. “Nombre d’acteurs travaillent sur la représentation numérique de l’hôpital pour simplifier ou optimiser les flux afin d’améliorer la prise en charge. Il s’agit, à travers la simulation, d’observer et évaluer les effets de potentiels changements avant de les effectuer réellement au sein de l’hôpital. C’est un avatar de l’hôpital visant à analyser les faits et leurs impacts en ligne avant de les implémenter sur site”, explique Chloé Audigier. “Idéalement un hôpital peut être comparé à une usine qui devrait être numérisée et optimisée, en incluant les lieux, les machines, les personnels hospitalier, les patients comme autant de variables permettant de simuler des processus, s’entraîner, gérer et optimiser des flux patients…”, abonde Frédéric Vacher. Selon lui, ce n’est pas encore pris comme tel, l’investissement hospitalier portant en priorité sur le bâtiment et le numérique arrivant après.

Un marché encore balbutiant ?

“Nous en sommes encore au stade de prototypes de recherche développés avec des cliniciens à partir de données patients. Aucun de nos jumeaux numériques ne peut actuellement guider une décision thérapeutique. Les praticiens utilisent nos modèles uniquement sur des données rétrospectives et non en routine clinique”, indique Chloé Audigier. Selon la chercheuse, il existe aujourd’hui peu de produits sur le marché qui intègrent des modèles de simulation. “Cela prend encore beaucoup de temps aux organismes de validation d’agréer une solution car les processus ne sont pas encore en place.” Actuellement focalisée sur l’intérêt pour les médecins, la chercheuse imagine tout aussi bien celui des patients. “Le jumeau numérique pourrait avoir un rôle éducatif. En voyant numériquement sa tumeur, son traitement, il pourrait mieux les comprendre, ce qui améliorerait l’observance par exemple.”

Selon Frédéric Dayan, “le marché est énorme car en termes d’utilisateurs il s’agit des malades chroniques. Ils sont notre première cible et représentent dix millions de personnes en France. La prochaine version de l’application EXAMED, qui sortira “ce trimestre”, comprendra la modélisation de 3 000 médicaments”. Le CEO vise “au final plus de 10 000 médicaments”. Il imagine, à terme, un business model B2C. La vocation du fondateur d’ExactCure est “d’arriver chez tout le monde, via les pharmacies de quartier”. L’application développée vise en priorité la ville plutôt que l’hôpital, dans l’objectif d’améliorer le suivi des patients, et envisage aujourd’hui un lancement sur les marchés allemand, anglais et américain. Il estime un coût de développement “de l’ordre de 3 M€, en cumulant les différents financements reçus.”

Quant à Frédéric Vacher, il ne considère pas cela comme un marché sans limites mais plutôt de la transformation des pratiques en vue de les améliorer. “Ce qui a déjà été fait dans les autres industries. Il y a énormément à faire pour améliorer qualité et sécurité grâce aux mondes virtuels.”