La science des données et le numérique

Publié le: 5 avril 2021

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Nous pensons que la science des données peut transformer la façon dont nous découvrons, développons et produisons les thérapies. Elle peut également nous aider à fournir de meilleurs soins à un moindre coût et ce, en permettant aux patients de mieux gérer leur maladie.

Notre communauté de science des données couvre l’ensemble des domaines thérapeutiques de Sanofi. En collaboration avec nos collègues et partenaires, depuis nos laboratoires jusqu’à la salle du conseil, nous mettons en place des plateformes évolutives pour raccourcir le temps du parcours du diagnostique et améliorer à la fois l’impact en santé publique et l’impact positif sur la santé des patients. Notre R&D se concentre sur la médecine de spécialité, notamment le cancer, les maladies inflammatoires, les maladies du sang, les maladies rares, les vaccins et les troubles neurologiques.

Machine Learning au service de la découverte de médicaments et de vaccins

Nous développons des méthodes de machine learning et d'intelligence artificielle (IA) de pointe afin d'exploiter au mieux les données durant toutes les étapes que comprennent la découverte de médicaments et de vaccins. Pour ce faire, nous exploitons :

  • Les réseaux neuronaux et d'autres technologies supervisées et non supervisées pour l'identification des cibles,
  • L'apprentissage actif pour la conception de médicaments et de molécules, et
  • Des modèles graphiques pour intégrer les données cliniques et moléculaires afin d'améliorer les essais cliniques.

Ensemble, ces approches transforment le processus de découverte et d'essai clinique des médicaments, le rendant plus efficace, plus rapide et plus précis. C'est ainsi que nous pouvons mieux soutenir les patients que nous servons.

Essais cliniques et données de la vie réelle (RWE)

Nos équipes de R&D collaborent entre disciplines pour découvrir et valider des biomarqueurs numériques de maladies. Nous utilisons l'IA, la bio-informatique et d'autres méthodes pour trouver des modèles dans l’ensemble de données complexes et multidimensionnelles, par exemple en combinant des données provenant de dispositifs intelligents (par exemple, des spiromètres connectés à Internet), des dispositifs portables et « invisibles » utilisés dans des essais cliniques décentralisés avec des dossiers médicaux électroniques, la génomique, la protéomique et des mesures environnementales en temps réel.

Science ouverte et collaboration

La science ouverte et la collaboration nous aident à apporter plus rapidement de nouvelles solutions aux patients. Dans le cadre de l'initiative "Open Targets", nous collaborons avec des partenaires universitaires et industriels pour améliorer de manière systématique l'identification et la hiérarchisation des cibles de médicaments. Nos partenariats avec des petites et moyennes entreprises innovantes renforcent notre capacité à identifier des cibles, à construire des modèles de maladies robustes basés sur une variété de données, y compris des données RWE pour obtenir de nouvelles informations sur les mécanismes biologiques qui régissent des maladies spécifiques. Tout cela s’inscrit dans le cadre en vigueur pour préserver la vie privée des personnes.

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En savoir plus

Voices from the Lab: Rencontrez Virginia Savova (en anglais)

Références

Un grand nombre de nos méthodes récentes ont été publiées dans des revues spécialisées dans le domaine de l'informatique (en anglais).