COMPASS MAGAZINE #14
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SCIENCES DE LA VIE SIMULER L’HUMAIN : La modélisation 3D ouvre de nouvelles pistes de recherche en médecine

Les chercheurs en médecine utilisent des logiciels de modélisation et de simulation de pointe pour créer et exploiter de vastes banques de données biologiques et mieux comprendre les systèmes complexes et les interactions physiologiques du corps humain. De la modélisation d’os et de muscles à la simulation du cœur et du cerveau, de nouveaux traitements révolutionnaires se profilent à l’horizon.

Aujourd’hui, les technologies de modélisation et de simulation avancées permettent aux chercheurs en médecine de modéliser « informatiquement » les systèmes humains les plus complexes, comme le cœur ou le cerveau. Grâce à des algorithmes mathématiques, des données sur les patients et des techniques informatiques prédictives basées sur la simulation, les chercheurs peuvent simuler, prévoir et comprendre les sous-systèmes des appareils et organes humains, offrant de nouvelles possibilités d’amélioration des traitements.

À LA CONQUÊTE DE LA COMPLEXITÉ

Nul n’est plus surpris par ces avancées que le Dr Julius Guccione, professeur et chercheur en chirurgie cardiothoracique à la faculté de médecine de l’université de Californie à San Francisco (États-Unis), convaincu au départ que la plupart des systèmes humains étaient tout simplement trop complexes pour être modélisés. Il est vrai que la simulation et la biomécanique ont été largement utilisées en chirurgie orthopédique, notamment pour les prothèses de la hanche ou du genou, mais les os sont des composants structurels semblables aux structures mécaniques industrielles. Les organes humains, selon lui, représentent un pari d’une toute autre nature.

« La modélisation et la simulation ont été utilisées avec succès dans la construction d’automobiles et d’avions, mais nous étions nombreux à considérer le cœur comme un organe immensément plus complexe que toute autre structure d’ingénierie », explique-t-il. « Néanmoins, quand j’ai vu la complexité des modèles mathématiques appliqués dans ces autres secteurs, j’ai changé d’avis. La précision et la taille des modèles, et le temps de calcul sont très impressionnants. »

Les fibres du cœur subissent des déformations extrêmes, s’allongeant et se contractant d’au moins 20% au cours du cycle cardiaque. « La non-linéarité est beaucoup plus marquée que dans la modélisation des os humains, où la moindre déformation est difficile à détecter », poursuit-il. « Il est rare qu’un solide présente des propriétés matérielles aussi extraordinaires. » Toutefois, J. Guccione et ses collègues ont aujourd’hui recours à des techniques de modélisation et de simulation mathématiques pour tester la sécurité et l’efficacité de l’injection d’un gel de biopolymère destiné à renforcer et stabiliser le cœur humain pendant une crise cardiaque. L’utilisation de ces techniques pour comprendre le mécanisme cardiaque de patients individuels permettra aux chercheurs d’adapter la quantité de gel et la zone d’injection afin de produire l’effet le plus bénéfique pour chaque patient.

GAGNER EN CRÉDIBILITÉ

Les autorisations réglementaires constituent un autre obstacle de taille à l’utilisation des technologies de modélisation et de simulation. Dawn Bardot, directrice de programme pour la modélisation et la simulation au Medical Device Innovation Consortium (MDIC) — un partenariat public-privé qui vise à développer la science de la réglementation pour l’industrie des matériels médicaux — explique que les fabricants de dispositifs ont massivement recours à ces techniques afin de répertorier les solutions contradictoires et examiner les défaillances. Mais ils n’ont pas encore acquis la crédibilité requise par les autorités de contrôle pour prendre des décisions relatives à leur sécurité et leur efficacité.

Selon le MDIC, développer des techniques de modélisation et de simulation exigera, du point de vue réglementaire, de nouvelles approches et un effort collaboratif pour mieux comprendre les ressources complexes en jeu, telles que les propriétés matérielles, l’anatomie humaine, les facteurs physiologiques et les états pathologiques. En parallèle, des chercheurs comme ceux de l’équipe de J. Guccione se consacrent au développement de la modélisation de systèmes. « Nous ne possédons pas encore une bonne cartographie de la variabilité du corps humain d’un point de vue anatomique, physiologique ou matériel », affirme D. Bardot. « Mais grâce à ces modèles et ces simulations des systèmes, nous pouvons prendre du recul par rapport aux essais de laboratoire qui tentent de représenter des éléments humains, supprimer les tests sur animaux et réduire le nombre d’essais cliniques et de patients impliqués. »

UN AVENIR PROMETTEUR

Des chercheurs comme J. Guccione et ses collègues sont les précurseurs d’une nouvelle tendance visant à mieux comprendre les mécanismes et systèmes biologiques qui relient et stimulent les systèmes complexes du corps humain, explique le Dr Alan Louie, directeur de la recherche chez IDC Health Insights, basé aux ÉtatsUnis. « Nous commençons seulement à comprendre les interactions entre les différents mécanismes biologiques, systèmes et organes du corps humain, et ils sont extrêmement différents des systèmes physiques comme les os et les muscles squelettiques », déclare-t-il. « Mais nous pouvons désormais simuler certains de ces modèles. »

La recherche en est encore aux premiers stades de développement. « Traduire un modèle en un système informatique est, dans une large mesure, une approche “linéaire“, et certains de ces systèmes complexes ne peuvent être expliqués par une pensée linéaire », explique A. Louie. « Ce qui est difficile, c’est de pouvoir assembler les bonnes pièces. »

De nombreux outils susceptibles de présenter un intérêt dans ce secteur font leur apparition. Un exemple notoire est celui de Watson, le superordinateur IBM surtout connu pour avoir battu les individus les plus qualifiés au jeu télévisé américain « Jeopardy ». « Watson utilise des réserves de connaissances pour prendre des décisions qu’il superpose à des ensembles de données disponibles », explique A. Louie.

Watson aide les chercheurs à recouper des données relatives à la santé, dont des dossiers médicaux électroniques, avec des découvertes génomiques, des données biologiques sur la population, des informations issues des médias sociaux sur l’efficacité comparative des médicaments et d’autres données médicales pertinentes provenant de sources diverses. Watson filtre ensuite ces paramètres grâce à un système qui identifie les points communs.

« La simulation des systèmes humains est en bonne voie », affirme A. Louie. « Elle s’appuie sur des systèmes pour connecter de vastes quantités de données dispersées, adapter la pensée non linéaire et en saisir l’immense complexité. Mais la capacité de visualiser toutes ces interactions s’avérera un instrument indispensable et extrêmement puissant. »

by Lisa Rivard Back to top