Comment l'IA simplifie la gestion des données pour la découverte de médicaments

En association avec Egnyté

Calithera Biosciences est une petite société d'immunothérapie du nord de la Californie avec un pipeline de médicaments à divers stades de développement avant commercialisation pour le cancer et la fibrose kystique. Comme tout fabricant créant de nouveaux produits complexes, Calithera conserve une trace de nombreuses données.

Mais contrairement aux entreprises de technologie de pointe dans d'autres domaines, les entreprises de découverte de médicaments ont constamment la Food and Drug Administration des États-Unis sur leurs épaules, en particulier lorsqu'elles testent leurs produits sur des personnes.

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Calithera mène des essais cliniques enregistrés sur ses produits pour étudier leur innocuité, leur efficacité chez les patients présentant des mutations génétiques spécifiques et leur efficacité en combinaison avec d'autres thérapies. L'entreprise doit collecter des données détaillées sur des centaines de patients. Alors que certains de ses essais en sont à leurs débuts et n'impliquent qu'un petit nombre de patients, d'autres couvrent plus de 100 centres de recherche à travers le monde.

Dans le monde des sciences de la vie, l'un des plus grands défis que nous rencontrons est l'énorme quantité de données que nous générons, plus que toute autre entreprise, déclare Behrooz Najafi, stratège principal des technologies de l'information chez Calithera. (Najafi est également directeur de l'information et de la technologie pour la société de technologie de soins de santé Innovio.) Calithera doit stocker et gérer les données tout en s'assurant qu'elles sont facilement disponibles en cas de besoin, même dans des années. Il doit également se conformer aux exigences spécifiques de la FDA sur la manière dont les données sont générées, stockées et utilisées.

Même quelque chose apparemment aussi simple que la mise à niveau d'un serveur de fichiers doit suivre un protocole FDA strictement défini avec plusieurs étapes de test et de révision. Najafi affirme que toutes ces querelles de données liées à la conformité peuvent ajouter 30 à 40 % aux frais généraux d'une entreprise comme la sienne, à la fois en coût direct et en heures de travail du personnel. Ce sont des ressources qui pourraient autrement être affectées à davantage de recherche ou à d'autres activités à valeur ajoutée.

Calithera a évité une grande partie de ce coût supplémentaire et a considérablement amélioré sa capacité à suivre ses données en les plaçant dans ce que Najafi appelle un conteneur de stockage sécurisé, une zone protégée pour le contenu réglementé, faisant partie d'une plus grande application de gestion de documents en nuage, largement pilotée par l'intelligence artificielle. . L'IA ne dort jamais, ne s'ennuie jamais et peut apprendre à faire la distinction entre des centaines de types de documents et de formes de données différents.

Voici comment cela fonctionne : les données cliniques ou des patients sont introduites dans le système et analysées par l'IA, qui reconnaît des caractéristiques spécifiques relatives à l'exactitude, l'exhaustivité, la conformité aux réglementations et d'autres aspects des données. L'IA peut signaler lorsqu'il manque un résultat de test ou lorsqu'un patient n'a pas soumis l'entrée de journal requise. Il sait qui est autorisé à accéder à certains types de données et ce qu'ils sont et ne sont pas autorisés à en faire. Il peut détecter les attaques de rançongiciels et les prévenir. Et il peut automatiquement documenter tout cela à la satisfaction de la FDA ou de tout autre organisme de réglementation.

Cette approche nous soulage du fardeau de la conformité », déclare Najafi. Une fois que les données de ses nombreux sites de recherche sont sur la plateforme, Calithera sait que l'IA s'assurera qu'elles sont sûres, complètes et conformes à toutes les réglementations, et signalera tout problème.

La gestion des données de découverte de médicaments pour se conformer aux besoins de la recherche et aux exigences des régulateurs peut être, comme l'observe Najafi, onéreuse et coûteuse. L'industrie des sciences de la vie peut emprunter des techniques et des plates-formes de gestion des données développées pour d'autres industries, mais elles doivent être modifiées pour gérer les niveaux de sécurité et de validation, ainsi que les pistes d'audit détaillées, qui sont un mode de vie pour les développeurs de médicaments. L'IA peut rationaliser ces tâches, en améliorant la sécurité, la cohérence et la validité des données, libérant ainsi des frais généraux pour les sociétés pharmaceutiques et les organismes de recherche qui peuvent s'appliquer à leur mission principale.

Un environnement complexe de gestion des données

La conformité réglementaire permet de garantir que les nouveaux médicaments et dispositifs sont sûrs et fonctionnent comme prévu. Il protège également la vie privée et les informations personnelles des milliers de patients qui participent aux essais cliniques et à la recherche post-commercialisation. Quelle que soit leur taille (énormes conglomérats mondiaux ou petites startups essayant de commercialiser un seul produit), les développeurs de médicaments doivent adhérer aux mêmes pratiques standard pour documenter, auditer, valider et protéger chaque lambeau d'informations lié à un essai clinique.

Lorsque les chercheurs mènent une étude en double aveugle, l'étalon-or pour prouver l'efficacité d'un médicament, ils doivent garder les informations des patients anonymes. Mais ils doivent facilement anonymiser les données plus tard, en les rendant identifiables, afin que les patients du groupe témoin puissent recevoir le médicament testé et que l'entreprise puisse suivre, parfois pendant des années, les performances du produit dans le monde réel.

Le fardeau de la gestion des données pèse lourdement sur les entreprises de biosciences émergentes et de taille moyenne, déclare Ramin Farassat, directeur de la stratégie et des produits chez Egnyte, une société de logiciels de la Silicon Valley qui fabrique et prend en charge la plate-forme de gestion des données basée sur l'IA utilisée par Calithera et plusieurs centaines d'autres vie- entreprises scientifiques.

Cette approche nous soulage du fardeau de la conformité, dit Najafi. Une fois que les données de ses nombreux sites de recherche sont sur la plateforme, Calithera sait que l'IA s'assurera qu'elles sont sûres, complètes et conformes à toutes les réglementations, et signalera tout problème.

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Ce contenu a été produit par Insights, la branche de contenu personnalisé de MIT Technology Review. Il n'a pas été écrit par la rédaction de MIT Technology Review.

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