Au cœur de notre recherche en oncologie ciblée

Identifier des candidats au développement clinique

La toute première étape d’un projet de R&D est l’identification et la validation de cibles thérapeutiques. Les maladies se développent lorsqu’une ou plusieurs fonctions de l’organisme sont altérées. Pour développer un nouveau médicament, il est important de comprendre avant tout ce qui perturbe le fonctionnement normal de l’organisme.

En oncologie, la cible thérapeutique peut être par exemple une protéine anormale liée à une mutation génétique de la cellule.

Une fois la cible déterminée, l’étape suivante consiste à découvrir une molécule qui interagira avec la cible pour la faire disparaître ou l’inhiber. Plusieurs centaines de milliers de molécules sont ainsi testées in-vitro en laboratoire ou in-silico dans des modèles de simulation informatique. Les composés identifiés comme positifs sont ensuite optimisés pour améliorer leurs propriétés pharmacologiques afin de sélectionner finalement un candidat au développement clinique.

Pour mener à bien ces étapes, une équipe d’une soixantaine de biologistes, pharmacologues et experts en chimie médicale collaborent au sein de nos laboratoires de recherche. Olivier Geneste, Directeur Discovery, explique : “Nous utilisons des technologies avancées telles que des cellules cancéreuses génétiquement modifiées et des approches génomiques pour déchiffrer le fonctionnement des cibles thérapeutiques potentielles”.

Et le chercheur de poursuivre : “Grâce au partenariat noué en 2023 avec la société Vernalis, nous accédons à des méthodes de criblage innovantes pour identifier et améliorer les molécules qui parviennent à moduler la cible de choix. Enfin, nous caractérisons les molécules sélectionnées pour leur potentiel thérapeutique dans des modèles précliniques de maladies, ainsi que pour leurs propriétés pharmacologiques et leur sécurité”.

Tout au long de ce processus qui dure de 4 à 6 années, d’autres spécialités apportent leurs compétences essentielles, telles que la science des données, la pharmacocinétique, la toxicologie, le développement pharmaceutique et la recherche translationnelle.

La recherche translationnelle : déterminer les biomarqueurs de la tumeur cancéreuse

La recherche translationnelle fait le lien entre recherche biomédicale (en laboratoire) et recherche clinique (à l’hôpital). Cette discipline transversale a pour objectif de traduire une découverte scientifique en un traitement concret pour les patients. Ses experts identifient les groupes de patients susceptibles de répondre efficacement au nouveau traitement. Ils étudient pour cela les signatures génomiques et moléculaires de la tumeur ciblée chez ces patients. À chaque type de tumeur, ils associent des marqueurs biologiques spécifiques (biomarqueurs).

Une “bio-banque” interne aux Laboratoires Pierre Fabre a été établie à partir de biopsies tumorales représentant un large éventail de types de cancers et leurs oncogènes associés. Grâce à cette collection de tissus tumoraux, les chercheurs et leurs équipes identifient et valident les biomarqueurs qui permettront de choisir les patients parmi lesquels se déroulera l’essai clinique du nouveau traitement. 

Catherine Regnier, Directrice de la Recher-che Translationnelle, explique avec enthousiasme : “Grâce au développement de thérapies novatrices ciblant différents oncogènes en association avec des biomarqueurs spécifiques, nous pouvons offrir des traitements médicaux mieux personnalisés, pour soigner les patients de manière de plus en plus efficace”.

Son équipe caractérise actuellement un ensemble de biomarqueurs pour soutenir les essais cliniques d’un nouvel anticorps monoclonal (baptisé PFL-002 / VERT-002) dont le mécanisme d’action inhibe la cible c-MET. Cette cible est présente notamment chez des patients souffrant d’un type très particulier de cancer du poumon.

Le développement clinique : évaluer le profil de tolérance, la sécurité et l’efficacité des nouvelles thérapies

Le développement clinique est la dernière étape du processus d’innovation, consistant en trois phases séquentielles.

La phase I a pour objectif d’évaluer la sécurité du candidat clinique et de définir une dose et un schéma d’administration recommandé pour les patients. La phase II vise à confirmer l’efficacité du candidat médicament chez une petite population de patients. La phase III est conçue pour évaluer l’efficacité et le bénéfice à long terme du nouveau médicament chez un plus grand nombre de patients, en comparaison avec la meilleure thérapie actuellement disponible. Des résultats positifs permettent alors de soumettre une demande d’autorisation de mise sur le marché aux autorités de santé.

Avant le démarrage de chaque phase, un protocole doit être établi pour lancer l’essai clinique. Il définit les critères d’inclusion des patients, ainsi que la méthodologie, les critères d’évaluation et les étapes de l’étude. Claire Fabre, Directrice du Développement Clinique, souligne : “Chez Pierre Fabre, nous visons l’excellence clinique dans le respect des plus hauts standards éthiques. Nous travaillons en étroite collaboration avec les autorités de santé et les hôpitaux où se déroulent les essais cliniques pour garantir la qualité de nos études au niveau international. Nous aspirons à une mise en oeuvre opérationnelle agile pour permettre le déploiement rapide de nos essais en oncologie, qui reposent sur un rationnel scientifique clair et innovant”

La puissance de la data et de l'IA au service de la R&D

Pour faire avancer la recherche, Pierre Fabre capitalise sur des technologies avancées. Grâce à la data science, de larges volumes de données moléculaires et génomiques issues de bases de données publiques et privées sont analysées et exploitées par les chercheurs de Pierre Fabre. Ces analyses guident notamment la sélection des cibles thérapeutiques et l'identification de biomarqueurs pour mettre au point les bons traitements pour les bons patients.

Au cours de l’année 2023, les équipes de Pierre Fabre ont par ailleurs développé une IA propriétaire qui permet de caractériser et trier des cellules cancéreuses. Grâce à cette IA, il est possible d’isoler l’environnement tumoral de la cellule, d’identifier des populations clonales et de prévoir les mécanismes de résistance pour améliorer l’efficacité des thérapies ciblées.