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Mieux traiter les dépressions résistantes aux traitements médicamenteux, limiter les accouchements prématurés, prédire le succès ou l’échec d’une transplantation, tels sont des exemples d’objectifs des 12 nouveaux projets lauréats du programme MESSIDORE de l’Inserm. Faire avancer la recherche pour améliorer la qualité des soins aux patients fait partie de la mission première de l’Institut. Pour la remplir, ce programme MESSIDORE, rendu possible grâce à un financement inédit de l’Assurance maladie, a vu le jour en 2022 à l’Inserm. Pour sa 3e édition, 12 nouveaux projets viennent d’être sélectionnés pour un budget total de 9,2 millions d’euros.
L’édition 2024 de l’appel à projets de l’Inserm MESSIDORE[1] a été lancée au printemps 2024, grâce au financement renouvelé du ministère du Travail, de la Santé, des Solidarités et des Familles. Pour cette 3e édition, communautés de recherche et de soins ont de nouveau été au rendez-vous : 109 candidatures mobilisant près de 500 équipes de chercheurs et cliniciens ont été soumises à l’IReSP qui gère cet appel à projets pour l’Inserm. Douze projets lauréats ont été retenus et seront financés pour un budget total de 9,2 millions d’euros.
Que ce soient des essais cliniques innovants, la mise au point de dispositifs médicaux ou de projets s’appuyant sur des biobanques et des bases de données de santé existantes, les projets retenus répondent à des enjeux importants de santé publique et d’amélioration des soins et sont porteurs de promesses d’avancées significatives pour la science. Ils couvrent des thématiques scientifiques et médicales variées : cardiologie, psychiatrie, transplantation, obstétrique/pédiatrie, neurologie, gastro-entérologie, maladies vasculaires.
Les projets lauréats
- Dans le domaine des dispositifs médicaux :
- un premier projet vise à développer un dispositif médical novateur et transportable de stimulation cérébrale profonde par ultrasons pour traiter les dépressions résistantes aux traitements médicamenteux existants ;
- le deuxième projet porte sur le développement d’un dispositif de surveillance de la fibrillation auriculaire (trouble du rythme le plus courant) grâce à des biomarqueurs permettant d’attribuer un score de risque amélioré en phase post-thérapeutique.
- Dans la catégorie Méthodologie innovante, le projet lauréat a pour objectif d’améliorer les essais cliniques, en proposant un protocole de référence pour évaluer l’efficacité et la tolérance d’un traitement. Les résultats pourraient permettre de réduire le nombre de patients nécessaires à inclure dans les futurs essais et améliorer leur rapport coût/bénéfice.
- Trois projets proposent d’exploiter les bases de données de santé existantes en France :
- Un projet propose d’utiliser l’IA sur des données d’imagerie cardiaque des principales cohortes françaises récentes de cardiomyopathies. L’un des objectifs du projet vise à l’amélioration du diagnostic par les cliniciens, ainsi que l’exploitation plus efficace des données d’imagerie nouvellement acquises pour la recherche clinique et les soins aux patients ;
- Pour une meilleure prise en charge des artérites des membres inférieurs, le second projet lauréat de la catégorie Bases de données vise à explorer comment le traitement des données de santé par des méthodes d’apprentissage automatique peut aider les chirurgiens à choisir le traitement le plus efficace pour chaque patient et prédire la survenue de complications opératoires et postopératoires ;
- En psychiatrie, un projet vise à prédire l’apparition et la progression des maladies psychiatriques, notamment grâce à des modèles d’apprentissage automatique de données d’imagerie cérébrale et d’électro-encéphalographie (EEG). À terme, le projet permettra notamment de fournir aux cliniciens des algorithmes prédictifs pour guider leurs stratégies thérapeutiques préventives et personnalisées.
- Deux projets s’appuieront sur des données issues de biobanques :
- En obstétrique/néonatalogie, un projet propose de valoriser les données d’une collection de sérums afin d’identifier de nouveaux biomarqueurs chez des femmes enceintes qui ont présenté une rupture prématurée des membranes avant terme. L’objectif est de valider la capacité des biomarqueurs candidats à prédire la survenue d’inflammation des membranes fœtales, et d’éviter des accouchements avant terme, et les risques liés à la prématurité ;
- En neurologie, un projet propose de compiler les données de plusieurs biobanques existantes dans le cadre des maladies neuro-inflammatoires, en particulier la sclérose en plaques. La constitution d’une base de données intégrée sur des familles complètes devrait permettre d’améliorer la recherche sur la susceptibilité et la progression de ces maladies.
- Enfin, quatre projets visent à utiliser des données multimodales :
- En cardiologie, un projet s’intéresse aux arythmies cardiaques (pouvant conduire à la mort subite) avec pour objectif de standardiser des données grâce au développement d’algorithmes robustes, sur la base des données d’électrocardiogramme (ECG) et autres données de santé associées de 49 cohortes. À terme, ce projet devrait permettre une prise en charge précoce et personnalisée des patients, ainsi qu’une réduction des coûts associés aux traitements et hospitalisations à des stades avancés ;
- En gastro-entérologie, un projet s’intéresse aux maladies du foie associées au déficit immunitaire commun variable pour éviter la survenue de lésions hépatiques irréversibles. Sur la base d’analyse de données de santé et d’une importante collection de biobanques, le projet a pour objectif de développer un modèle de prédiction de la progression de la maladie ;
- Deux projets dans le domaine de la transplantation : l’un concerne la greffe rénale afin de découvrir de nouveaux mécanismes d‘incompatibilité donneur/receveur et de mieux comprendre les phénomènes de rejet ; l’autre porte sur la greffe pulmonaire et propose de créer une base de données fédérée associée à une biocollection, intégrant des données de santé multiples et standardisées de patients greffés pulmonaires et qui seront traitées par des outils d’apprentissage automatique.
[1]Méthodologie des essais cliniques innovants, dispositifs, outils et recherches exploitant les données de santé et biobanques
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