La place des méthodes in silico, in vitro, in omic dans l’évaluation de la sécurité des médicaments

In silico, in vitro, in omic experimental models and drug safety evaluation

¹ Institut de Recherches Internationales Servier, 6, place des Pléiades, 92415 Courbevoie, France
² Inserm U620 et Université de Rennes 1, 35043 Rennes, France

^* nancy.claude@fr.netgrs.com

Résumé

Pour assurer la sécurité du patient lors des études cliniques ou de la mise sur le marché d’un médicament, la toxicologie a bénéficié ces dernières années de l’essor des nouvelles connaissances qu’elles soient scientifiques, techniques ou bio-informatiques. Celles-ci ont permis la mise au point de modèles expérimentaux in silico, in vitro et in omic qui, sans remplacer l’évaluation effectuée en grande partie sur l’animal de laboratoire, permettent d’éliminer très en amont des molécules à toxicité rédhibitoire contribuant ainsi à la diminution du nombre d’animaux utilisés. De plus, ces modèles particulièrement adaptés aux études mécanistiques permettent d’améliorer la pertinence des résultats obtenus et donc de mieux prévoir et dépister les effets indésirables qui pourraient être observés chez l’homme. Des progrès restent encore à faire, notamment au niveau de la validation. Cependant, l’effort consenti par les industriels, les laboratoires académiques et les instances réglementaires devraient, dans les années à venir, améliorer de façon significative l’évaluation de la sécurité non clinique de médicaments par l’intégration de ces méthodes.

Abstract

Over the last few decades, toxicology has benefited from scientific, technical, and bioinformatic developments relating to patient safety assessment during clinical and drug marketing studies. Based on this knowledge, new in silico, in vitro, and « omic » experimental models are emerging. Although these models cannot currently replace classic safety evaluations performed on laboratory animals, they allow compounds with unacceptable toxicity to be rejected in the early stages of drug development, thereby reducing the number of laboratory animals needed. In addition, because these models are particularly adapted to mechanistic studies, they can help to improve the relevance of the data obtained, thus enabling better prevention and screening of the adverse effects that may occur in humans. Much progress remains to be done, especially in the field of validation. Nevertheless, current efforts by industrial, academic laboratories, and regulatory agencies should, in coming years, significantly improve preclinical drug safety evaluation thanks to the integration of these new methods into the drug research and development process.