Modélisation numérique et simulation : nouvelles applications en pharmacologie

La complexité des phénomènes physiopathologiques dépasse les possibilités des approches traditionnelles. C'est aussi une caractéristique de la plupart des problèmes de décision en santé, comme la mise en place d'un rocessus de dépistage. Les progrès de la génomique, la quantité extraordinaire d'informations qu'elle produit avec la protéomique, les interactions avec le comportement et l'environnement, l'individualisation des facteurs de risque, la nécessité de combiner des thérapeutiques démontrées efficaces mais dont le bénéfice individuel est modeste, amènent les médecins à se poser des problèmes d'un genre nouveau : comment optimiser le choix et le déroulement de la stratégie thérapeutique non plus au niveau du groupe mais au niveau du patient en intégrant toutes les connaissances disponibles ? Il s'agit là aussi d'un problème de complexité dont les dimensions ne sont pas très différentes des précédentes : multiplicité des paramètres à prendre en compte et à valoriser, on-linéarité des relations entre les paramètres, composante temporelle que l'on ne peut négliger, etc... La modélisation formelle (ou numérique) associée aux techniques de simulation informatique (expérimentation in silico) devient une réponse crédible – peut-être la seule disponible – au défi de la complexité. C'est ainsi que l'on commence à l'envisager pour favoriser l'innovation thérapeutique afin de faire face à la baisse du taux de succès du développement des nouvelles thérapies. Il y a tout lieu de penser que cette approche permettra en outre de lever certaines des contraintes fortes auxquelles se heurte le développement des thérapeutiques. Elle ne peut que s'appuyer sur un ensemble de compétences allant des mathématiques à la clinique. Ce qui implique une modification de la manière de travailler des laboratoires de pharmacologie