L’équipe crée un logiciel pour optimiser le développement pharmaceutique

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Crédit : Pixabay/CC0 domaine public

Le développement d’un nouveau médicament est un processus incroyablement complexe. De la recherche en laboratoire aux tests d’innocuité et d’efficacité, en passant par la mise en place de la fabrication et l’obtention de l’approbation réglementaire, le processus peut prendre jusqu’à une décennie, et ce pour un seul produit pharmaceutique. Coordonner des processus aussi longs et compliqués à la fois pour s’assurer qu’ils sont les plus économes en ressources et pour garantir que le processus de développement se déroule sans retard est le travail difficile des planificateurs de recherche et développement.

Équilibrer les priorités de centaines de chercheurs programmés pendant des années sur plusieurs projets peut être un énorme défi. C’est pourquoi Chrysanthos Gounaris, professeur agrégé de génie chimique à l’Université Carnegie Mellon, et les doctorants Hua Wang et Nikolaos Lappas, en partenariat avec des experts en recherche et développement (R&D) d’Eli Lilly and Company, ont utilisé leur expertise en ingénierie des systèmes de processus pour développer un système automatisé d’aide à la décision pour planifier les activités de R&D au sein de l’organisation de conception et de développement de molécules synthétiques de Lilly. Leurs travaux ont été publiés dans le Journal INFORMS sur l’analyse appliquée.

« Eli Lilly est une grande société pharmaceutique mondiale qui développe des dizaines de composés thérapeutiques différents à un moment donné », a déclaré Gounaris. « Il y a beaucoup de travail scientifique qui doit être fait pour préparer ces composés pour les tests dans les essais cliniques, pour rassembler les données nécessaires pour prouver à la FDA qu’ils sont sûrs et efficaces pour les patients humains, ainsi que pour concevoir des processus efficaces pour une éventuelle fabrication à grande échelle. C’est un problème vraiment difficile d’allouer les ressources de manière optimale et de déterminer quand les activités doivent avoir lieu sur tous les différents actifs développés simultanément dans le portefeuille de l’entreprise. C’est le genre de problème que les ingénieurs de systèmes de processus sont particulièrement préparés à résoudre. « 

Dans la plupart des sociétés pharmaceutiques, les décisions de planification du processus de développement de médicaments sont prises par du personnel R&D expérimenté. Lorsque les cibles du projet évoluent ou changent, comme c’est souvent le cas dans cette industrie, il appartient à ces professionnels de peser les compromis des différentes options et de mettre à jour le plan directeur. Mais quelle que soit la compétence des planificateurs R&D humains, ces plans mis à jour sont souvent orientés vers la réalisation des objectifs à court terme associés aux projets qui ont reçu des objectifs mis à jour, négligeant l’impact à plus long terme que ces ajustements pourraient avoir sur le portefeuille de l’entreprise en tant que entier.

Le logiciel que l’équipe a créé se compose de deux éléments principaux, qui s’unissent pour créer un système d’aide à la décision fonctionnel. La première consiste en une interface, créée par les scientifiques d’Eli Lilly, qui leur permet de récupérer les données de leurs propres banques de données internes sur l’ensemble des différents produits en cours de développement. Pour le second, Gounaris et ses étudiants ont développé les modèles mathématiques et les algorithmes associés qui traitent ces données et identifient le plan de R&D le plus efficace pour l’ensemble du portefeuille.

Il est déjà assez difficile de planifier le calendrier de R&D pour l’ensemble du portefeuille d’une entreprise, mais qu’en est-il lorsque cette entreprise acquiert des actifs externes qui doivent désormais être intégrés dans la planification globale de R&D ?

« Si une grande société pharmaceutique comme Eli Lilly acquiert des actifs externes, il appartient maintenant aux scientifiques d’Eli Lilly de prendre en charge le reste du travail et d’intégrer ces projets supplémentaires dans leur portefeuille existant », a déclaré Gounaris. « Mais même quelques nouveaux projets peuvent perturber l’équilibre de la planification et de la coordination. Ce nouvel outil peut non seulement aider à exécuter les calculs pour déterminer si l’expansion du portefeuille est réalisable ou non, il peut également identifier les goulots d’étranglement qui pourraient empêcher ce n’est pas le cas, fournissant ainsi à la direction des informations sur la façon de faire avancer l’acquisition. »

La mise en œuvre d’une telle capacité de planification à l’échelle du portefeuille pourrait changer la donne en termes de coûts et de temps pour Eli Lilly. En plus de permettre des économies de coûts pour la R&D, il permet d’atténuer le risque de ne pas respecter les délais d’essais cliniques ou de lancement cibles importants. Cela permet également d’améliorer la gestion du temps des scientifiques d’Eli Lilly, leur permettant de se concentrer davantage sur le développement technologique en interne.

Bien que cet outil ait été créé en partenariat avec Eli Lilly pour fonctionner spécifiquement avec leurs propres bases de données, Gounaris a déclaré que les modèles et les algorithmes sur lesquels il est basé pourraient également être adaptés aux processus de R&D d’autres grandes sociétés pharmaceutiques. De cette façon, l’outil peut être personnalisé pour répondre aux besoins spécifiques de toute organisation de R&D pharmaceutique.

« Notre méthodologie ici est pertinente pour une classe plus large de problèmes dans le domaine de la » planification de projet « , qui est omniprésente dans de nombreuses industries », a déclaré Gounaris. « Il permet aux personnes confrontées à des projets de grande envergure d’allouer de manière optimale les ressources et de séquencer les différentes tâches qui doivent se produire pour atteindre les objectifs de performance du projet. »


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Plus d’information:
Hua Wang et al, Portfolio-Wide Optimization of Pharmaceutical R&D Activities Using Mathematical Programming, Journal INFORMS sur l’analyse appliquée (2021). DOI : 10.1287 / inte.2021.1074

Fourni par l’Université Carnegie Mellon

Citation: Une équipe crée un logiciel pour optimiser le développement pharmaceutique (2021, 20 août) récupéré le 20 août 2021 sur https://techxplore.com/news/2021-08-team-software-optimize-pharmaceutical.html

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