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Sarah Anderson a rejoint Drug Discovery News en tant que rédactrice adjointe en 2022. Elle a obtenu son doctorat en chimie et sa maîtrise en journalisme scientifique à l'Université Northwestern et a été rédactrice en chef de « Science Unsealed ».
Le psychiatre et neuroscientifique Amit Etkin est depuis longtemps consterné par le manque de progrès dans le traitement des troubles psychiatriques, dans un contexte d’épidémie croissante de santé mentale. "Une chose qui devient immédiatement claire lorsque vous avez une interaction avec la population de patients psychiatriques est à quel point ils sont mal servis par les traitements existants", a déclaré Etkin, qui a traité des patients en tant que clinicien et étudié les troubles psychiatriques à un niveau fondamental. Il attribue cette lacune dans les soins à une gamme limitée de mécanismes biologiques dans le pool actuel de médicaments psychiatriques ainsi qu'à l'absence d'outils de diagnostic pour classer les sous-types de maladies.
Motivé à inverser la tendance grâce à une approche de médecine de précision, Etkin a quitté la recherche universitaire à l'Université de Stanford pour créer la société Alto Neuroscience en 2019. S'appuyant sur une décennie de données sur la façon dont les personnes atteintes de troubles psychiatriques réagissent à diverses thérapies, son équipe a développé une un pipeline de médicaments au stade clinique ciblant les principales voies pathologiques qui fonctionnent différemment selon des sous-populations de patients uniques. Les chercheurs ont également exploité ces données pour créer des modèles d'apprentissage automatique qui utilisent les biomarqueurs d'un patient pour prédire sa réponse à un médicament de son portefeuille. En faisant correspondre le profil de biomarqueur d'un patient à un médicament correspondant, l'équipe d'Etkin vise à éliminer les incertitudes liées au développement de médicaments psychiatriques et à fournir plus efficacement des traitements efficaces contre la dépression et les maladies associées.
En tant que cliniciens, il est extrêmement frustrant de donner à un patient un traitement dont nous n'avons aucune idée de son efficacité. Il n’y a aucune valeur prédictive, si ce n’est que le patient ou peut-être un membre de sa famille a déjà réagi à un médicament particulier. Nous ne savons pas si cela fonctionne réellement avant des mois plus tard, et ce cycle peut durer longtemps. Par exemple, les patients souffrant de dépression peuvent facilement suivre six mois de traitements différents avant de trouver quelque chose qui fonctionne. Cela devrait être frustrant pour tout le monde ; les gens ne devraient pas accepter cela comme un statu quo.
La racine de ce problème réside dans la façon dont ces médicaments ont été développés, qui repose sur l’hypothèse qu’un diagnostic tel que la dépression est un moyen significatif de catégoriser les patients. En réalité, tout diagnostic psychiatrique est extrêmement diversifié sur les plans biologique et clinique. Il existe donc une sous-population qui répond bien, mais de nombreux autres patients ne le font pas. Le problème est que nous ne savons pas lequel est lequel.
Les essais cliniques échouent souvent parce que les populations étudiées sont diverses, incontrôlées et non mesurées. En tant que domaine, nous n’apprenons rien de ces échecs ni, ce qui est encore plus choquant, de nos succès. Même si un médicament fonctionne, on ne comprend pas vraiment pourquoi ni pour qui. Cela engendre encore plus d’essais et d’erreurs dans le développement et le déploiement de médicaments en clinique.
Nous pouvons associer de manière beaucoup plus logique un mécanisme de maladie à un mécanisme d’intervention si nous mesurons les choses concernant un patient. Prenons l'exemple de la fièvre : la fièvre est un symptôme provoqué par de nombreuses conditions possibles, tout comme la dépression est la description d'un ensemble de symptômes qui peuvent avoir de nombreux facteurs différents. En cas de fièvre, nous effectuons un certain nombre de tests pour diagnostiquer la cause sous-jacente afin d'intervenir avec le traitement approprié. Dans la dépression, cela n’a pas été le cas. La logique est très simple et traduisible : si nous effectuons des mesures biologiquement significatives, nous pouvons regrouper des groupes de patients au sein d’un diagnostic, puis aligner un médicament sur le profil de chaque patient.
Chaque cerveau est unique, mais il existe des points communs entre les personnes qui nous permettent de les sous-grouper biologiquement. Le cerveau ne peut pas être biopsié, nous ne pouvons donc pas y accéder facilement au niveau moléculaire. Cependant, je dirais que ce que nous devons comprendre à propos du cerveau n'est pas ce qui se passe dans une infime partie du cerveau ou dans un type de cellule, mais plutôt comment le cerveau code les informations et s'engage dans les types de tâches qu'une personne effectue au quotidien. jour. Nous pouvons en apprendre beaucoup sur le fonctionnement cérébral des gens grâce à leurs capacités cognitives, leur capacité à effectuer plusieurs tâches et à se souvenir des choses, leur prise de décision basée sur des récompenses ou des punitions et la manière dont leur rythme circadien est régulé. Les aspects de la cognition, des émotions et du sommeil sont vraiment essentiels et, d’un point de vue technique, nous pouvons manipuler ces circuits cérébraux avec des médicaments spécifiques et mesurer la réponse. Nous ne prévoyons pas que l’effet du médicament se limitera à la cognition, aux émotions ou au sommeil ; nous espérons plutôt qu’en tirant parti de ces différents leviers chez les bonnes personnes, nous serons en mesure de modifier leur tableau clinique global.