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Les modèles mathématiques et les simulations informatiques sont les nouvelles frontières des essais de médicaments COVID-19

by Nouvelles

Les chercheurs utilisent des modèles informatiques pour simuler les infections au COVID-19 au niveau cellulaire – le niveau structurel de base du corps humain.

Les modèles permettent des essais virtuels de médicaments et de vaccins, ouvrant la possibilité d’une pré-évaluation de l’efficacité des médicaments et des vaccins contre le virus.

L’équipe de recherche de l’Université de Waterloo comprend Anita Layton, professeure de mathématiques appliquées et titulaire de la Chaire de recherche Canada 150 en biologie mathématique et médecine, et Mehrshad Sadria, étudiante au doctorat en mathématiques appliquées.

L’équipe utilise des expériences “in silico” pour reproduire la façon dont le système immunitaire humain traite le virus COVID-19. In silico désigne des essais situés dans le silicium des puces informatiques, par opposition aux expériences « in vitro » ou « in vivo », situées dans des éprouvettes ou directement dans des organismes vivants.

“Ce n’est pas que les essais in silico doivent remplacer les essais cliniques”, a déclaré Layton. « Un modèle est une simplification, mais il peut nous aider à réduire les médicaments pour les essais cliniques. Les essais cliniques sont coûteux et peuvent coûter des vies humaines. L’utilisation de modèles permet de restreindre les candidats médicaments à ceux qui sont les meilleurs pour la sécurité et l’efficacité.

Les chercheurs, l’un des premiers groupes à travailler sur ces modèles, ont pu capturer les résultats de différents traitements qui ont été utilisés sur des patients COVID-19 dans des essais cliniques. Leurs résultats sont remarquablement cohérents avec les données en direct sur les infections et les traitements COVID.

Un exemple de traitement utilisé dans le modèle était le Remdesivir, un médicament utilisé dans les essais mondiaux de « solidarité » de l’Organisation mondiale de la santé. Le modèle simulé et l’essai en direct ont tous deux montré que le médicament était biologiquement efficace mais cliniquement discutable, à moins qu’il ne soit administré peu de temps après l’infection virale.

Le modèle pourrait également fonctionner pour les variantes actuelles et futures de préoccupation. Les chercheurs prévoient que le virus continuera à subir des mutations, ce qui pourrait précipiter de nouvelles vagues d’infection.

“Au fur et à mesure que nous en apprenons davantage sur les différentes variantes préoccupantes, nous pouvons modifier la structure ou les paramètres du modèle pour simuler l’interaction entre le système immunitaire et les variantes”, a déclaré Sadria. “Et nous pouvons alors prédire si nous devons appliquer les mêmes traitements ou même comment les vaccins pourraient également fonctionner.”

Layton et Sadria font partie d’une nouvelle équipe, dirigée par des chercheurs du University Health Network (UHN), qui a récemment reçu une subvention de réponse rapide des Instituts de recherche en santé du Canada sur les variantes de COVID.

L’équipe de l’UHN mènera des études expérimentales et des simulations de modélisation pour comprendre la propagation des variantes de la COVID au Canada.

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L’étude, Modélisation de la dynamique de l’infection au sein de l’hôte SARS-CoV-2 et des traitements potentiels, rédigée par Sadria et Layton, a récemment été publiée dans la revue Virus.

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