La recherche - Les Médicaments
A ce jour, le nintédanib et la pirfénidone constituent les deux seuls traitements médicamenteux antifibrotiques disponibles pour lutter contre la fibrose pulmonaire idiopathique (FPI). Ces molécules permettent de ralentir la progression de la maladie, sans pour autant la guérir. Il est donc crucial de découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques, afin d’élargir l’éventail d’options à la disposition des patients.
Pour progresser dans cette voie, une des approches utilisées consiste à tester un très grand nombre de molécules candidates sur un modèle expérimental in vitro avec une analyse automatisée des résultats : on parle de « criblage haut-débit »
Les molécules démontrant leur efficacité sont ensuite validées par des expériences plus poussées, voire sur un modèle in vivo (expériences animales). Cette approche en « entonnoir » est facilitée par l’essor sans précédent des techniques d’intelligence artificielle et de deep learning, mises à profit pour exploiter la grande quantité de données générées.
Un nouveau groupe de molécules prometteuses
Objectif : identifier de nouvelles molécules avec un effet potentiellement bénéfique dans la fibrose pulmonaire, en utilisant une approche par criblage haut-débit.
Résultats : les auteurs d'une étude (1) ont sélectionné 1509 molécules candidates, qui ont été testées parallèlement sur un modèle in vitro reproduisant un processus pathologique clé : l’activation des fibroblastes (cellules de soutien du poumon, déréglées dans la fibrose pulmonaire). L’analyse des expériences par un modèle de deep learning a permis d’identifier 31 composés efficaces à ce stade. L’exploration de ces composés par des techniques expérimentales complémentaires a fait découvrir un nouveau groupe de molécules prometteuses, dérivées des acides cinnamiques. Ce groupe, abrévié N23P, a montré une efficacité in vitro sur des cellules humaines, ex vivo (sur des sections de tissu pulmonaire humain) et in vivo, dans un modèle de fibrose pulmonaire chez la souris.
Conclusion : cette étude a permis l’identification inédite d’une classe de molécules aux effets anti-fibrosants prometteurs. Des expériences additionnelles sont cependant nécessaires avant de pouvoir extrapoler ces résultats à l’être humain.
Par Kinan El Husseini, dans revue RespiFil
(1) Gerckens, K. Schorpp, F. Pelizza, et al. Phenotypic drug screening in a human fibrosis model identified a novel class of antifibrotic therapeutics. Congrès ERS,