Étant donné que les projets de découverte de médicaments coûtent jusqu'à six milliards de dollars pour mettre un seul médicament sur le marché, il est essentiel que les chercheurs adoptent toutes les mesures possibles pour éliminer les incertitudes dans le processus de développement. Aujourd'hui, l'un des problèmes les plus courants dans la découverte de médicaments est l'incohérence chronique des études précliniques sur les animaux dans la prédiction du succès clinique. Les médicaments testés dans des modèles précliniques, salués comme l'étalon-or en matière de succès translationnel, ne parviennent souvent pas à démontrer leur efficacité dans les essais sur des humains. En effet, les données nécessaires pour améliorer ces modèles sont presque impossibles à regrouper et à analyser manuellement. Notre société, ModernVivo, vise à éliminer les obstacles qui empêchent les choix de maladies fondés sur des données probantes en développant une suite logicielle qui utilise l'apprentissage automatique pour aider les scientifiques à prendre des décisions fondées sur des données sur la façon de concevoir des essais précliniques sur des animaux. Notre technologie permet aux entreprises de développer des études plus rapidement que le statu quo tout en réduisant les coûts de développement des expériences.
Quel est le problème ?
Plus de 90 % des médicaments qui font l'objet d'essais cliniques chez l'humain n'ont pas démontré leur efficacité, mais chacun de ces médicaments a donné des résultats positifs dans une étude préclinique sur des animaux. Ces échecs translationnels peuvent être attribués directement à l'incapacité constante des études précliniques sur des animaux de prédire le succès clinique. Cependant, le processus de conception des études précliniques sur les animaux est resté pratiquement inchangé depuis des décennies ; les scientifiques ont lu une infime fraction de la littérature publiée et rédigent leurs protocoles expérimentaux en environ un mois. Ce processus fastidieux et fastidieux est non seulement un problème majeur pour les scientifiques in vivo, mais entraîne également des pertes inutiles de vies animales, des millions de dollars en ressources gaspillées et des médicaments inefficaces qui entrent dans la clinique.
Quelle est leur solution ?
Lorsqu'un scientifique in vivo élabore aujourd'hui un protocole expérimental, il se lance dans un voyage nébuleux consistant à lire seulement une petite poignée de protocoles existants publiés et à s'appuyer sur son expérience personnelle. En utilisant ModernVivo à la place, les scientifiques in vivo seront guidés tout au long du processus de conception expérimentale, du choix du modèle à utiliser jusqu'à des conditions expérimentales incroyablement spécifiques. De plus, l'automatisation des étapes chronophages de revue et d'analyse de la littérature requises dans ce processus permet aux scientifiques qui utilisent notre logiciel d'élaborer des protocoles en une fraction du temps (en aussi peu qu'une heure) qui serait autrement nécessaire.
