Renforcer la numérisation de la recherche préclinique

Développer des thérapies contre les atteintes du système nerveux, comme la maladie d’Alzheimer, la sclérose en plaque ou la maladie de Parkinson, s’avère extrêmement complexe. Si quelques avancées ont été réalisées au cours des dernières décennies, de multiples revers ont parallèlement été essuyés. Prometteuses dans le cadre de l’expérimentation animale, de nombreuses approches échouent lors des études cliniques effectuées sur les êtres humains, ce qui constitue l’un des principaux problèmes rencontrés. En ce qui concerne la maladie d’Alzheimer, on estime ainsi que 99% des médicaments testés n’exercent aucun effet chez l’homme. Cela a des implications particulièrement importantes lorsque l’on sait qu’un quart des expériences sur les animaux réalisées en Suisse relèvent du domaine des neurosciences et que beaucoup d’entre elles correspondent au degré de sévérité 3 (contraintes élevées).

Plusieurs facteurs sont à l’origine de cette regrettable situation. Les expériences sur les animaux ne sont ainsi pas toujours planifiées ni réalisées de manière optimale, mais les lacunes observées en matière de données ne permettent parfois pas de déterminer clairement la meilleure méthode.

À cela s’ajoute un obstacle supplémentaire : l’expérimentation animale génère chaque année de tels volumes de données qu’il est impossible d’en conserver un aperçu. Rien que dans le domaine de la biomédecine, plus d’un million d’articles scientifiques seraient ainsi publiés tous les ans.

« La profusion de données scientifiques constitue un problème urgent qui ne fera que s’aggraver à l’avenir. Nous avons besoin d’élaborer des méthodes pour mettre ces données à disposition des chercheurs et chercheuses sous une forme exploitable. Cela leur permettrait de planifier des expériences sur les animaux concrètes et basées sur la preuve », résume Benjamin Ineichen du Center for Reproducible Science à Zurich.

L’équipe de Benjamin Ineichen souhaite donc constituer une base de données à l’intention des neuroscientifiques : « Notre projet s’appuiera sur la fouille de textes et l’intelligence artificielle pour traiter de manière systématique les données des articles publiés dans le domaine des neurosciences afin de les mettre à disposition des scientifiques gratuitement et en toute transparence. » Le but est de soutenir les chercheuses et chercheurs afin qu’ils puissent planifier de manière optimale les expériences menées sur les animaux. Pour ce faire, plusieurs centaines de milliers d’études seront évaluées. « Notre projet vise à contribuer à la numérisation de la recherche préclinique », conclut Benjamin Ineichen.

ANIMONE: An in vivo data warehouse for neuroscience – biocuration of preclinical research to inform optimization and exploitation of preclinical studies