Les essais cliniques sont fondamentaux pour que les chercheurs puissent tester l'efficacité et la tolérance des patients à un traitement. La sélection des personnes pour ces essais doit donc être stricte mais inclusive, ce qui reste complexe. Une équipe de chercheurs de l'Université de Stanford, en collaboration avec la société de biotechnologie Genentech, a développé un système basé sur l'intelligence artificielle permettant de regrouper sans aucun risque, des participants pour un essai clinique qui auraient pu être exclus par le passé comme les femmes enceintes par exemple. Dans une publication dans Nature, Ruishan Liu, Shemra Rizzo, Samuel Whipple, Navdeep Pal, Arturo Lopez Pineda, Michael Lu, Brandon Arnieri, Ying Lu, William Capra, Ryan Copping et James Zou, chercheurs au sein de l'Université de Stanford et de Genentech ont présenté Trial Pathdfinder. Leur solution permet d'analyser systématiquement l'effet de différents critères d'éligibilité sur les populations et les résultats des essais sur le cancer avec des données du monde réel en utilisant le cadre de calcul de Trial Pathfinder. Les scientifiques ont expliqué dans l'article :
"Nous appliquons Trial Pathfinder pour émuler des essais terminés sur le cancer du poumon (ne présentant pas de petites cellules de stade avancé) en utilisant la data d'une base de données nationale de dossiers de santé électroniques comprenant 61094 patients atteints d'un cancer du poumon de ce type. Nos analyses révèlent que de nombreux critères communs, y compris des exclusions basées sur plusieurs valeurs de laboratoire, ont eu un effet minime sur les rapports de risque des essais. Lorsque nous avons utilisé une approche basée sur les données pour élargir les critères restrictifs, le pool de patients éligibles a plus que doublé en moyenne et le risque relatif de la survie globale a diminué en moyenne de 0,05. Cela suggère que de nombreux patients qui n'étaient pas éligibles selon les critères de l'essai d'origine pourraient potentiellement bénéficier des traitements. Nous soutenons également nos résultats par des analyses d'autres types de cancer et des données sur la sécurité des patients issues de divers essais cliniques. Notre méthodologie basée sur les données pour évaluer les critères d'éligibilité peut faciliter la conception d'essais plus inclusifs tout en maintenant des garanties pour la sécurité des patients".
[caption id="attachment_26747" align="alignnone" width="700"]Trial Pathdfinder Stanford Genentech Liu, R., Rizzo, S., Whipple, S. et al. Evaluating eligibility criteria of oncology trials using real-world data and AI. Nature (2021). https://doi.org/10.1038/s41586-021-03430-5[/caption] Cet outil devrait donc permettre d'affiner les critères de sélection selon le type de recherche et d'inclure le plus large panel de population possible dans les essais cliniques. Selon les chercheurs, l'utilisation de Trial Pathdfinder permettrait d'augmenter d'environ 53% le nombre de personnes pouvant potentiellement participer à des essais cliniques.

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