Cette équipe de chercheurs de l’Université de Pittsburgh démarre un essai mondial en accéléré pour tester l'hydroxychloroquine et d'autres thérapies contre COVID-19. Cette nouvelle conception d’essai clinique, développée dans le cadre de l’effort mondial pour accélérer les traitements du COVID-19, a pour objectif « d’apporter une réponse sans précédent à une pandémie sans précédent ».
Ce développement souhaite non pas répondre précisément sur l’efficacité de l’hydroxychloroquine en particulier et en regard des autres pistes thérapeutiques à l’étude, mais plus largement à l'un des débats les plus importants de la pandémie COVID-19 : comment les médecins doivent-ils ou peuvent-ils arbitrer entre l'adoption rapide de nouvelles thérapies (comme l'hydroxychloroquine) dans ces situations d’urgence, et attendre que les médicaments soient testés dans des essais cliniques randomisés contre placebo ?
Quel compromis entre la nécessité de traiter et la nécessité de démontrer ?
« La solution consiste à trouver un compromis optimal entre traiter maintenant par exemple en prescrivant un médicament hors AMM, ou attendre la fin des essais cliniques traditionnels », explique le Dr Derek Angus, professeur et président du Département de médecine des soins intensifs : « nous avons développé un modèle d'essai clinique adaptatif qui s'appuie sur un type d'intelligence artificielle connu sous le nom d'apprentissage par renforcement ». Cette technique permet d’identifier la meilleure thérapie fondée sur des preuves pour COVID-19, beaucoup plus rapidement que l'utilisation de l'approche scientifique traditionnelle.
La plateforme REMAP-CAP : avant l'émergence de COVID-19, l’équipe avait déjà développé une plateforme, REMAP-Community Acquired Pneumonia (REMAP-CAP), conçue pour identifier les « meilleurs » traitements pour la pneumonie sévère dans des contextes non pandémiques et pandémiques. Avec l’émergence de COVID-19, l’équipe a rapidement adapté la plateforme REMAP-CAP à l’identification de schémas thérapeutiques supplémentaires ciblant spécifiquement le virus SARS-CoV-2.
REMAP permet aux chercheurs de tester rapidement plusieurs approches thérapeutiques, simultanément et à moindre coût, et auprès d’un nombre plus modeste de patients que les essais cliniques traditionnels. Le modèle d'apprentissage automatique incorpore des données de patients inscrits à travers le monde et permet de savoir en temps réel quelles thérapies et quelles combinaisons de thérapies sont les plus performantes.
Si l'un des traitements montre des signes précoces de performance meilleure que les autres, les patients sont automatiquement inscrits plus souvent dans ce bras de traitement. Les médecins peuvent être assurés qu'ils misent toujours sur « le traitement gagnant » et les options les moins performantes sont rapidement abandonnées.
Offrir le meilleur traitement au plus grand nombre de patients
Ainsi, aucun patient « n’est « laissé pour compte » : l'essai à mener pour COVID19 à l’aide de la plate-forme REMAP-CAP, sera particulièrement puissant car intégré au système de dossier de santé électronique de l’University of Pittsburgh Medical Center, expliquent les scientifiques : « Dans une pandémie, les médecins n'ont pas le temps de débattre des pour et contre de chaque étude et cette approche garantit que chaque patient admis avec COVID-19, s’il le souhaite, peut être inscrit au programme ».
« Nous devons abandonner nos vieilles méthodes
et fusionner les soins cliniques et la recherche clinique dans un système extrêmement efficace »
L’essai REMAP-COVID-19 va être lancé dans 40 hôpitaux de Pittsburgh et va donc tester plusieurs traitements simultanément et en combinaisons, dont l'hydroxychloroquine, les stéroïdes, les immunomodulateurs …Tous les participants recevront la norme de soins actuelle et la plupart recevront également une, deux ou trois des options testées. Cela signifie qu'au lancement, seuls 12,5% des participants seront strictement affectés au volet placebo de l'essai.
Source: Annals of the American Thoracic Society April 08, 2020 DOI : 10.1513/AnnalsATS.202003-192SD The Randomized Embedded Multifactorial Adaptive Platform for Community-acquired Pneumonia (REMAP-CAP) Study: Rationale and Design (Visuel 2 Elena Gialamas Cerri / Université de Pittsburgh)
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