Commercialiser plus rapidement les thérapies avancées : un rôle pour la biosimulation ?

Au cours des 10 dernières années, les technologies génomique et protéomique ont été appliquées pour identifier et développer une nouvelle génération de traitements du diabète. Alors que ces technologies se sont de plus en plus automatisées, créant un nombre incalculable d'objectifs thérapeutiques potentiels et de connaissances biologiques, les prévisions indiquent que le temps et le coût de développement d'un médicament individuel continueront d'augmenter et dépasseront bientôt le seuil du milliard de dollars. Un facteur important de cette hausse des coûts est le nombre important de composés qui échouent dans les années suivant le développement pré-clinique (environ 50 % des composés échouent au cours des premiers essais cliniques). Un contexte biologique est nécessaire pour intégrer les interactions dynamiques des mécanismes régulateurs qui font la différence entre santé et maladie et prédisent ensuite les résultats thérapeutiques. Il s'agit d'une lacune de l'approche actuelle basée sur un usage intensif de données. La biosimulation, aussi appelée modélisation par ordinateur ou biologie in silico, constitue une solution à ce problème – en utilisant l'énorme quantité de données diverses pour construire un modèle dynamique de physiologie humaine.
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biosimulation, modélisation par ordinateur, insuline, Entelos