Alors que la pandémie Covid-19 se déroule à travers le monde, les médecins se bousculent pour trouver des traitements capables de traiter efficacement les patients atteints de ce nouveau coronavirus. L'antiviral remdesivir a gagné du terrain, tout comme la médecine anti-paludique hydroxychloroquine, un médicament présenté par le président Trump comme un « changeur de jeu », malgré les rares preuves de son efficacité, tandis que d'autres, comme le Dr Anthony Fauci, ont sonné un alarme dessus.

L'utilisation imprudente d'un médicament peut provoquer des effets secondaires dévastateurs, y compris la mort, tandis que le virus non contrôlé, ou une réponse immunitaire débridée, peut également être mortel en provoquant la fermeture des organes du corps.

La recherche sur le cancer offre des moyens plus rapides d'identifier de nouveaux traitements Covid-19

Il existe un autre scénario, un terrain d'entente, dans lequel l'accent est mis sur l'aide aux patients tout en capturant les données de résultats pour apprendre de tous les patients sur tous les traitements à tout moment. Avec un tel système, au lieu que les médecins de première ligne décident d'essayer des médicaments expérimentaux à la volée, ils pourraient puiser dans les expériences collectives de milliers de médecins à travers le monde pour savoir ce qui a fonctionné et ce qui n'a pas fonctionné pour des patients similaires.

Dans la communauté de la recherche et du traitement du cancer, le traitement d'un patient peut informer le traitement des autres. Des données du monde réel sont régulièrement collectées auprès de dizaines de milliers de patients atteints de cancer par le biais de services tels que CancerLinQ et Flatiron, ainsi que des données déposées dans des bases de données publiques, dont une gérée par l'organisation à but non lucratif que j'ai fondée, Cancer Commons. Les médecins peuvent exploiter ces bases de données axées sur l'IA pour faire avancer la recherche sur le cancer et apprendre comment les traitements – dont certains sont déjà approuvés par la Food and Drug Administration pour d'autres utilisations et peuvent être utilisés hors AMM – ont travaillé pour des patients similaires dans le passé.

Les patients atteints de cancers avancés épuisent souvent les options thérapeutiques standard. Pour eux, les données de traitement sont rares et personne ne connaît le traitement optimal. Ces patients sont régulièrement traités avec des médicaments hors AMM et de nouveaux cocktails de médicaments. Cependant, ces expériences N-sur-1 individualisées ne sont pas coordonnées et leurs résultats sont rarement rapportés, donc peu de choses sont apprises.

Cancer Commons, avec son spin-off à but lucratif, xCures, a construit un réseau mondial d'apprentissage rapide qui capture ces données du monde réel et les utilise en temps réel pour informer le traitement du prochain patient. La plateforme coordonne les traitements entre les patients pour maximiser l'apprentissage collectif et prioriser le développement de thérapies qui semblent fonctionner. En intégrant étroitement la recherche sur le cancer et les soins cliniques, ce réseau permet aux sociétés pharmaceutiques de réduire le temps et les coûts de développement de médicaments, aide les médecins et les payeurs à prendre de meilleures décisions et offre aux patients la possibilité d'obtenir des résultats supérieurs.

Cette même approche d'apprentissage rapide peut être utilisée pour améliorer les recommandations de traitement pour les patients atteints de Covid-19, dont des milliers ont déjà reçu des dizaines de thérapies hors AMM et à usage compassionnel: hydroxychloroquine, remdesivir, sarilumab et ivermectine, pour ne citer que peu. En l'absence d'une thérapie éprouvée, de nombreux patients atteints de Covid-19 recevront des médicaments expérimentaux en dehors des limites des essais contrôlés randomisés. Certains récupéreront, d'autres non. Nous pouvons apprendre de chacun d'eux.

Beat19, le premier registre de patients Covid-19, a été créé à cet effet. Nous avons fait pivoter la plateforme Cancer Commons / xCures pour suivre les décisions de traitement, les justifications du traitement et les résultats chez les patients Covid-19, ainsi que les données démographiques, comportementales et environnementales. Des analyses puissantes passent au crible ces informations, ainsi que les notes et les préimpressions des médecins, pour éclairer les décisions critiques de traitement en temps réel – et avant que les résultats des essais ne soient disponibles.

Ces données peuvent également être utilisées pour répondre à des questions importantes posées par des chercheurs en santé publique, par exemple si les patients atteints d'hypertension artérielle Covid-19 qui prennent un inhibiteur de l'ECA s'en sortent mieux que ceux qui prennent un bêtabloquant. Des réponses à des questions simples comme celle-ci peuvent sauver des vies.

Pendant ce temps, des centaines d'essais cliniques – près de 700 d'entre eux, selon ClinicalTrials.gov – cherchant à déterminer si l'hydroxychloroquine ou de nombreux autres médicaments jetés sur Covid-19 sont bénéfiques ont commencé dans le monde. Ces essais sont importants, bien sûr, mais il faudra des mois, voire des années, pour recruter des patients, analyser les données et publier les résultats dans des articles évalués par des pairs dans des revues universitaires – le temps que les personnes atteintes de Covid-19, qui tue ou provoque des lésions pulmonaires irréversibles dans jours ou semaines, n'en ont pas. Si le système que je propose ici était pleinement opérationnel, les réponses que ces essais recherchent seraient, dans de nombreux cas, déjà connues.

La pandémie de Covid-19 représente à la fois un défi pour la recherche clinique traditionnelle et une opportunité de changement transformationnel. Compléter – et peut-être même remplacer – les essais cliniques traditionnels par un réseau d'apprentissage mondial adapté de la recherche sur le cancer est fondamentalement meilleur dans toutes les dimensions – plus rapide, moins cher, plus agile. Les avantages de faire cela ont déjà été démontrés dans les soins contre le cancer. Il est maintenant temps de montrer au monde qu’une approche flexible et décentralisée peut conduire la recherche clinique à une vitesse déformée contre un virus agressif qui a encerclé le monde.

Marty Tenenbaum est le fondateur et président de CancerCommons.org et le fondateur et président exécutif de xCures Inc.