Reconna\u00eetre les m\u00e9thodes de substitution est une chose, mais quelles sont les possibilit\u00e9s potentielles des m\u00e9gadonn\u00e9es de faire avancer les 3R? Les m\u00e9gadonn\u00e9es renferment un potentiel encore en friche, susceptible d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer et d\u2019am\u00e9liorer la recherche biom\u00e9dicale. Mais comment cela peut-il fonctionner? Les r\u00e9sultats de la recherche sont publi\u00e9s dans des revues scientifiques sp\u00e9cialis\u00e9es, ainsi aussi les r\u00e9sultats de l\u2019exp\u00e9rimentation animale. Cependant, les donn\u00e9es issues des essais, par exemple les informations sur la m\u00e9thode employ\u00e9e, les r\u00e9sultats concernant la dose \u00e0 partir de laquelle un m\u00e9dicament a caus\u00e9 des effets secondaires ou a \u00e9t\u00e9 efficace contre une maladie, ne sont disponibles nulle part sous une forme permettant aux scientifiques d\u2019utiliser et de comparer les r\u00e9sultats d\u2019\u00e9tudes pr\u00e9c\u00e9dentes. Pour pouvoir tirer des enseignements d\u2019exp\u00e9riences d\u00e9j\u00e0 r\u00e9alis\u00e9es sur des animaux, il faudrait que les donn\u00e9es disponibles sur ces exp\u00e9riences, ind\u00e9pendamment du fait que les r\u00e9sultats aient \u00e9t\u00e9 positifs ou n\u00e9gatifs, soient par exemple rassembl\u00e9es et interconnect\u00e9es sur une plateforme num\u00e9rique de mani\u00e8re \u00e0 ce que les chercheuses et chercheurs y aient acc\u00e8s facilement et rapidement. Un exemple: les comprim\u00e9s se composent d\u2019une substance active qui agit contre une maladie et d\u2019excipients, des substances qui permettent de former et d\u2019agglom\u00e9rer le comprim\u00e9. Ces excipients ne doivent d\u00e9clencher aucun effet toxique et doivent donc aussi \u00eatre test\u00e9s dans des exp\u00e9riences sur animaux. Comme on emploie largement les excipients dans la fabrication de comprim\u00e9s, il serait utile de regrouper tous les tests toxicologiques dans une banque de donn\u00e9es, de sorte que d\u2019autres scientifiques des universit\u00e9s ou de l\u2019industrie pharmaceutique puissent acc\u00e9der aux r\u00e9sultats et s\u2019en servir pour leurs propres applications, sans avoir \u00e0 refaire les m\u00eames tests. On voit donc que les m\u00e9gadonn\u00e9es ne fournissent un b\u00e9n\u00e9fice notable que si elles sont interconnect\u00e9es et accessibles. Rendre ces donn\u00e9es existantes utilisables par la collectivit\u00e9 signifie aussi mettre en route une \u00e9volution des mentalit\u00e9s et surmonter les silos qui existent au sein des institutions et entre les diff\u00e9rentes institutions de recherche et entreprises.<\/p>\n\n\n\n
L\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle requiert de grands ensembles de donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n\n\n\n D\u00e8s lors que de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es sont disponibles, la question de l\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle (IA) se pose. En effet, l\u2019interconnexion de donn\u00e9es issues de l\u2019exp\u00e9rimentation animale pourrait non seulement \u00e9viter de r\u00e9p\u00e9ter les exp\u00e9riences, mais aussi permettre le d\u00e9veloppement de techniques et applications enti\u00e8rement nouvelles. On pourrait par exemple utiliser l\u2019intelligence artificielle pour mod\u00e9liser des exp\u00e9riences sur animaux et pr\u00e9dire ainsi l\u2019efficacit\u00e9 et la s\u00e9curit\u00e9 d\u2019un m\u00e9dicament sans avoir \u00e0 faire des essais sur l\u2019animal. La majeure partie du d\u00e9veloppement traditionnel de m\u00e9dicaments (nombre de tests sur de potentielles substances actives candidates) se compose des phases \u00abd\u00e9couverte\u00bb de nouvelles substances actives et \u00abtests in vitro<\/em>\u00bb, par exemple en cultures cellulaires, de ces nouvelles substances. L\u2019\u00e9tape suivante consiste \u00e0 tester un m\u00e9dicament potentiel chez l\u2019animal avant de faire des essais cliniques chez l\u2019\u00eatre humain. L\u2019intelligence artificielle pourrait consid\u00e9rablement contribuer \u00e0 \u00e9tendre la recherche in vitro<\/em> et \u00e0 \u00e9viter certaines exp\u00e9riences sur animaux \u00e0 la phase pr\u00e9clinique, donc \u00e0 en r\u00e9duire encore le nombre. Elle renferme aussi le potentiel d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer le processus de d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments, de l\u2019id\u00e9e \u00e0 l\u2019autorisation de mise sur le march\u00e9, et de d\u00e9couvrir des erreurs \u00e0 un stade plus pr\u00e9coce du d\u00e9veloppement, de sorte que seules les substances candidates tr\u00e8s prometteuses parviendraient \u00e0 la phase clinique. Mais l\u2019utilisation de l\u2019intelligence artificielle requiert de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es et l\u2019acc\u00e8s aux ensembles de donn\u00e9es, sans oublier de veiller \u00e0 la protection de la propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle. En outre, elle requiert surtout des scientifiques capables de l\u2019utiliser de mani\u00e8re pertinente, d\u2019\u00e9valuer les r\u00e9sultats obtenus et de prendre des d\u00e9cisions sur cette base.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" 2. Rendre exploitable le potentiel des m\u00e9gadonn\u00e9es et de l\u2019intelligence artificielle pour les 3R dans la recherche pr\u00e9clinique Utiliser les donn\u00e9es actuelles et futures Reconna\u00eetre les m\u00e9thodes de substitution est une chose, mais quelles sont les possibilit\u00e9s potentielles des m\u00e9gadonn\u00e9es de faire avancer les 3R? Les m\u00e9gadonn\u00e9es renferment un potentiel encore en friche, susceptible d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":1302,"menu_order":1,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"page-templates\/unterthema.php","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-1308","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\n![\"Icon\"](\"https:\/\/animalwelfare.interpharma.ch\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2023\/11\/20231120_iph_grafik_trichter_desktop_FR_02ik-scaled.png\")
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