Allègement des doses et intelligence artificielle

Déterminer le dosage minimal d’efficacité d’un traitement antirétroviral, afin d’en contenir au maximum les effets indésirables, tel est le but de la recherche présentée par une équipe de recherche universitaire américaine (Ucla). Leur protocole utilise l’intelligence artificielle pour calculer la posologie la plus sûre, en termes d’efficacité et de toxicité éventuelle pour les médicaments VIH espère l’équipe californienne, dans son communiqué du 26 novembre dernier. Jusqu’ici, la quête de l’allègement, par la réduction des dosages restait complexe voire délicate, au vu des enjeux de maintien, vital, de l’efficacité des trithérapies pour l’espérance de vie des personnes vivant avec le VIH. Dans une étude prospective, l’équipe a pris le traitement de première ligne consacré par l’OMS (ténofivir + éfavirenz (EFZ) + lavimudine (3TC)), comme combinaison de référence. Les chercheurs-euses, à partir de leurs travaux sur les réseaux neuronaux, ont démontré qu’un lien existe entre la réponse parabolique de surface (RPS) d’une cellule, propre à chaque individu, et la variation du niveau de dosage du médicament pour qu’il soit efficace. Plus simplement, notre système cellulaire a une réponse spécifique au médicament et le niveau de concentration nécessaire pour que ce dernier soit suffisant varie selon les personnes. Dès lors, l’équipe d’Ucla a utilisé l’intelligence artificielle pour reproduire cette RPS et ainsi déterminer « la plus sûre et la plus basse dose pour chaque patient vivant avec le VIH » tout en maintenant l’efficacité antivirale. C’est la première fois que cette méthode est utilisée pour déterminer le point dose efficient le plus bas dans le VIH, mais pourrait être utile à l’avenir pour d’autres pathologies, comme les cancers ou la tuberculose. Cette introduction de l’ingénierie dans la recherche scientifique est prometteuse tant elle permettra d’améliorer la qualité de vie des personnes séropositives, mais permettra aussi des économies d’échelle et réduire le coût de la mise sous traitement, dans un contexte économique tendu. Ce projet a notamment été financé par la Fondation Gates.