Tous les médicaments auxquels nous avons recours aujourd'hui, des analgésiques aux médicaments anticancéreux, ont suivi un processus de développement long et complexe. Avant qu'un médicament ne soit mis à la disposition des patients, il doit être soigneusement testé afin de vérifier son innocuité et son efficacité. Aujourd'hui, la plupart de ces tests sont encore effectués sur des animaux. Si les études utilisant des animaux peuvent fournir des informations importantes, elles sont également sensibles sur le plan éthique et difficiles sur le plan scientifique. Un chiffre frappant met en évidence cette difficulté : 5 % seulement aboutissent à des patients humains. Les 19 autres abandonnent en cours de route.

Pourquoi le développement de médicaments est-il si complexe ?

Le chemin qui mène d'une idée scientifique à un médicament approuvé est long. En moyenne, il faut 5 ans pour arriver à une première étude chez l'homme, 7 ans pour arriver à un essai clinique et 10 ans pour obtenir l'autorisation de mise sur le marché. De nombreux facteurs influencent la poursuite des essais cliniques sur l'homme, notamment la manière dont les études sont conçues et menées. De petits choix, tels que le nombre d'animaux inclus, les mesures prises ou la manière dont les modèles sont traités, peuvent affecter la fiabilité ou la comparabilité des résultats. Certains de ces facteurs sont clairs, tandis que d'autres sont encore inconnus. Et comme le processus est complexe, aucune étude ne peut à elle seule révéler ce qui fait le succès d'un médicament.

L'approche du STRIDE Lab : tirer les enseignements de millions d'études

C'est là qu'intervient le laboratoire STRIDE de l'Université de Berne. Dirigée par Benjamin Ineichen, l'équipe utilise des revues systématiques (une méthode structurée de collecte et d'analyse de toutes les études scientifiques sur une question particulière, afin d'avoir une vue d'ensemble plutôt que de se fier à quelques articles seulement), des statistiques et la science des données, comme les grands modèles linguistiques, pour analyser de nombreux articles scientifiques, parfois des milliers ou des centaines de milliers à la fois.

Au lieu de lire manuellement une poignée d'études, ils constituent de vastes ensembles de données qui rassemblent toutes les preuves disponibles. Grâce à cette vue d'ensemble, ils peuvent identifier des tendances invisibles dans les études individuelles, telles que :

• quels plans expérimentaux conduisent à des résultats plus fiables
• si tester un médicament sur plusieurs espèces augmente les chances qu'il soit efficace chez l'homme
• quelles pratiques de recherche sont associées à la réussite ou à l'échec

Leurs travaux ont déjà montré que plusieurs domaines de recherche souffrent d'un manque de rigueur. Par exemple, le dosage inadéquat des études animales ne reflète pas ce qui serait administré aux patients humains.

Comment ce travail soutient les 3R

Remplacement

Les revues systématiques permettent de mettre en évidence les domaines dans lesquels les approches non animales, telles que les organoïdes, les modèles computationnels ou les méthodes basées sur l'être humain, fournissent déjà des preuves solides. Cela ouvre la voie au remplacement complet de certaines études sur les animaux.

Réduction

La revue systématique permet aux chercheurs de tirer des enseignements des données existantes plutôt que de partir de zéro. Cela peut réduire le nombre de nouvelles expériences sur les animaux nécessaires et contribuer à éviter les études inutiles ou moins bien conçues.

Raffinement

En identifiant les protocoles d'étude et les modèles animaux les plus instructifs, les chercheurs peuvent éviter les expériences peu susceptibles de fournir des informations utiles. Cela permet de réduire la sévérité des procédures et d'améliorer le bien-être des animaux.

Un processus de développement de médicaments plus responsable et plus efficace

Lorsque nous savons quelles pratiques de recherche conduisent réellement à de meilleurs traitements, nous pouvons concentrer nos ressources là où elles sont le plus utiles, réduisant ainsi l'utilisation évitable d'animaux tout en renforçant la science qui, en fin de compte, aide les patients. De meilleures preuves permettent de prendre de meilleures décisions, tant pour les humains que pour les animaux.