La crise sanitaire, vitrine des innovations en modélisation et en simulation

Les paramètres physiques, chimiques et biologiques que les logiciels de modélisation prennent en compte sont extrêmement nombreux. C’est la qualité et la puissance des algorithmes développés qui va permettre une modélisation la plus fine possible des interactions moléculaires, pour prédire par exemple l’affinité d’un candidat médicament avec une molécule cible, comme avec la molécule du coronavirus dans le cadre de la lutte contre la pandémie actuelle.

La course contre la montre des laboratoires pharmaceutiques pour développer des médicaments contre le SARS-CoV-2 depuis près d’un an illustre parfaitement l’apport des technologies de simulation et de modélisation numériques dans le développement de nouvelles molécules à forte valeur ajoutée.

Au sein des laboratoires de recherche pharmaceutique, il se révèle crucial de pouvoir développer des modélisations et des simulations les plus précises possibles, et le plus rapidement possible.

La modélisation et la simulation permettent aujourd’hui de traiter la problématique sanitaire mondiale sous différents angles : la modélisation de l’épidémie, la modélisation du virus, des candidats médicaments, l’analyse statistique de l’efficacité des mesures mises en place… Revenons sur quelques applications très concrètes de technologies de modélisation et de simulation.

Modélisation de l’épidémie de Covid-19

Le travail des laboratoires pharmaceutiques, s’il est sur le devant de la scène depuis quelques mois, n’est pourtant pas la première illustration de ce que permet aujourd’hui la modélisation et la simulation. Depuis le début de l’épidémie, les données accumulées au jour le jour par une multitude d’organismes comme le CNRS ont permis, dès le début de la crise, de modéliser l’évolution des nouveaux cas de Covid-19, d’en anticiper les pics, les plateaux, les baisses… avec une certaine fiabilité, mais aussi beaucoup d’incertitudes liées à notre connaissance encore très partielle du virus SARS-CoV-2. 

Qui dit modélisation et simulation dit besoin de données. Cette crise sanitaire nous montre tous les jours que les données circulent, partout, tous les jours. Même si on constate en France une certaine réticence à ces évolutions, en témoigne le faible nombre de Français ayant téléchargé l’application TousAntiCovid : seulement 12,3 millions de téléchargements à la mi janvier.

Propagation des gouttelettes de salive 

Une équipe de chercheurs de l’université de Rouen a montré que le coronavirus se propage plus vite dans un milieu dense, à l’aide d’un logiciel de simulation développé par Ansys : « La simulation est une solution efficace pour visualiser le flux d’air et la propagation des minuscules gouttelettes expectorées par une personne contaminée qui tousse ou respire fort. La technologie permet d’identifier les endroits où les particules peuvent se déposer afin de minimiser les risques de contamination », explique à France Bleu Thierry Marchal, Directeur Santé d’Ansys chez Ansys. 

Recherche de médicaments 

Plusieurs acteurs travaillent à modéliser les interactions entre les candidats médicaments et le SARS-CoV-2. Le travail est considérable, et la multiplicité des données à prendre en compte gigantesque.

Sous l’impulsion de Jean-Philip Piquemal, directeur scientifique de Qubit Pharmaceuticals (dont vous pouvez lire l’interview ici), des scientifiques de nombreuses institutions collaborent, avec l’objectif de simuler et cibler les protéines fonctionnelles du SARS-CoV-2. Grâce au logiciel Tinker-HP, et en utilisant le supercalculateur Jean Zay, le plus performant en Europe. 

La start-up Aqemia, dont vous pouvez lire l’interview du cofondateur Maximilien Levesque, a de son côté signé un contrat avec Sanofi pour mettre son savoir-faire en termes de modélisation et de simulation pour contribuer à la recherche de médicaments contre le coronavirus.

Anticipation de la seconde vague

Le projet Hidalgo, financé par l’Union Européenne, permet à une équipe de chercheurs de mettre au point une simulation permettant d’évaluer les effets des décisions prises lors des confinements successifs : fermeture de certains magasins, mise en quarantaine de personnes ou de groupes de personnes, couvre-feu… La simulation a réussi à prédire la seconde vague épidémique qui allait se produire quelques semaines plus tard dans la ville de Londres, et permet aux experts d’orienter plus finement leurs préconisations quant aux mesures à adopter pour limiter la propagation du virus.

Au final, l’épidémie de coronavirus illustre bien les enjeux qui occupent le secteur de la simulation et de la modélisation pour la santé : la rapidité et la précision des outils numériques, qui font tourner les algorithmes développés par les chercheurs.

Si ces deux facteurs permettent aux entreprises développant des logiciels de simulation et de modélisation de se différencier sur les marchés, ils sont également aujourd’hui sur le devant de la scène, pour des questions de santé publique.

Par P.T