 | Voici un résumé en français des travaux : La multiplicité des cibles thérapeutiques et le grand nombre de combinaisons potentielles de médicaments représentent un enjeu de recrutement de participants aux essais cliniques. Ce projet explore une approche computationnelle servant à produire des populations virtuelles destinées à compléter, voire remplacer, les données issues des essais cliniques. Pour cela, on adopte la pharmacologie quantitative des systèmes (QSP), permettant de caractériser les interactions entre un médicament et l’organisme en intégrant la complexité biologique ainsi que l’hétérogénéité interindividuelle. L’intérêt majeur de la modélisation QSP réside dans la construction de populations virtuelles représentatives de la variabilité biologique observée dans la population réelle. Par contre, ces modèles QSP comportent souvent de nombreux paramètres interdépendants, ce qui complique l’exploration efficace de l’espace physiologique représentatif des patients. Pour surmonter ces difficultés, nous avons revisité une méthode d’échantillonnage avancée et analysé rigoureusement sa capacité à produire des populations virtuelles réalistes en utilisant un modèle de production de cholestérol comme cas d’étude. Ces travaux soulignent le potentiel des outils computationnels pour informer les processus de développement du médicament, en particulier dans le cadre du design des essais cliniques. |
