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92ème et 93ème publications pour SOLADIS

Deux nouveaux projets de recherche biomédicale de nos clients pharma ont été gratifiés de publications !
Ces travaux conduits par notre directeur médical Pierre CLERSON et tout notre équipe clinique nous permettent ainsi d’enregistrer nos 92ème et 93ème articles publiés.

« Dyslipidemia, Alcohol Consumption and Obesity are the Main Factors Associated with Poor Control of Urate Levels in Patients Receiving Urate-Lowering Therapy. », une étude transversale conduite sur 1995 patients sous ULT (Urate-Lowering Therapy), publiée dant Arthritis Care Res (Hoboken).

« Pulmonary arterial hypertension associated with systemic lupus: results from the French Pulmonary Hypertension Registry »,une édude de registre effectuée sur 51 patients atteints de SLE (systemic lupus erythematosus) publiée dans CHEST.

[/vc_column_text][vc_empty_space height=”20px”][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/mk_page_section][vc_row fullwidth=”true”][vc_column][templatera id=”16″][/vc_column][/vc_row] READ MORE

90ème publication pour SOLADIS

Soladis est fière de voir paraître ce mois-ci une nouvelle publication impliquant le travail de ses collaborateurs.

Ce mois-ci, c’est notre filiale Suisse qui est à l’honneur, avec ce 90ème article :

Assessment of Preclinical Liver and Skeletal Muscle Biomarkers Following Clofibrate Administration in Wistar Rats

Le travail effectué par Soladis sur le sujet s’est porté sur des activités de réflexion méthodologiques sur les analyses statistiques à produire, puis sur la réalisation de ces analyses.

Pour plus de détails, c’est par ici.

SOLADIS & ses plateformes pour la médecine du futur

En 2014, Soladis a lancé une initiative autour de la médecine de précision et de la médecine personnalisée, thématiques porteuses d’espoirs et de promesses, à la suite du programme du management de l’innovation animé par la CCI de Lyon. Déjà fort d’un savoir-faire dans la gestion et l’analyse de données de santé, et alors que les discussions de l’intégration d’Orgamétrie (devenue Soladis Clinical Studies) laissaient entrevoir la mise en place d’une direction médicale au sein du groupe, l’initiation de ces démarches se révélaient à la fois un challenge et une opportunité de développement pour Soladis.

La région Auvergne Rhône Alpes a subventionné les phases d’initialisation de ce projet et a lancé Soladis vers une dynamique autour de laquelle nous pouvons en 2017 prendre du recul après plus de 3 années de travaux.

Le développement de cette nouvelle activité a permis à Soladis de justifier la création de:

2 nouveaux départements d’expertise : SOLADIS DIGITALpour collecter, stocker, organiser et traiter les données de masse issues de diverses sources ; et SOLADIS CONNECT pour objectiver les mesures d’aide au diagnostic au travers de capteurs et biocapteurs,
7 nouveaux emplois en deux ans dont le recrutement de 2 nouveaux chercheurs, apportant de nouveaux savoir-faire dans la captation de données, l’analyse de données de masse et de données génomiques

[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/mk_page_section][mk_page_section bg_color=”#ededed” top_shape_color=”#ffffff” bottom_shape_color=”#ffffff” sidebar=”wptimeline-sidebar”][vc_column][vc_row_inner is_fullwidth_content=”false”][vc_column_inner][vc_empty_space height=”20px”][vc_column_text]

Désormais, Soladis possède une plateforme de recherche et une plateforme technologique pour répondre aux questions de la médecine du futur.

Soladis a initié des solutions concrètes avec ses plateformes :

Pour la recherche fondamentale : A partir de données génomiques sur l’homme, la souris, les moustiques, les bactéries, etc., détermination de caractères homogènes, hétérogènes et explicatifs sur des propriétés cellulaires telles que l’inflammation, l’infection ou l’inhibition.
Pour la recherche clinique : Objectiver des mesures de diagnostic (examens classiques basés sur l’observation) dans des maladies rares par des mesures issues de capteurs que nous avons synchronisées et adaptées au diagnostic. Premier cas pratique en cours de preuve clinique avec l’utilisation de mesures de saturation en oxygène, des vitesses de déplacement de patients, des fréquences cardiaques, …
Pour la recherche de dispositifs opérationnels : Analyser les informations des données durant le sommeil de patient pouvant développer l’apnée du sommeil : test de pré-diagnostic pouvant à terme orienter la prise en charge (cycles, saturation en oxygène). La restitution a donné lieu à une application mobile pour les usagers et pour les docteurs.

Au travers de ces 3 grands axes de recherche, nous ouvrons donc la voie à des services plus poussés d’analyse de données, qui renforcent nos savoir-faire d’origine, mais également à de nouvelles offres pour la conception d’outils analogiques ou digitaux autour de la santé, pour comprendre l’univers de pathologies données et offrir des solutions de collecte de données ou de diagnostic idoines.

Pour en savoir plus, n’hésitez pas à contacter nos équipes.

Une 89ème publication pour Soladis

Une nouvelle publication relative au travail effectué par Soladis Clinical Studies est parue ce mois-ci.

Il s’agit du deuxième article publié en 2017, et le 89ème à l’actif de Soladis.

Controlling the digital ulcerative disease in systemic sclerosis is associated with improved hand function.

Le travail effectué par Soladis sur le sujet a été très transverse et a rassemblé toutes les compétences de l’équipe, avec la prise en charge et la coordination de l’étude :

Conception du synopsis, protocole, CRF
Soumissions réglementaires
Gestion administrative et financière (investigateurs, centres hospitaliers)
Biométrie (Data Management et Statistiques)
Participation à la rédaction de l’article

À la découverte de nos activités dans les -omics

[mk_page_section bg_image=”/wp-content/uploads/2022/12/group-articles.jpg” bg_position=”center top” video_opacity=”0″ min_height=”0″ full_width=”true” js_vertical_centered=”true” top_shape_color=”#ffffff” bottom_shape_color=”#ffffff” sidebar=”sidebar-1″][vc_column][mk_padding_divider size=”50″ visibility=”hidden-tl”][mk_padding_divider size=”50″ visibility=”hidden-sm”][vc_row_inner is_fullwidth_content=”false”][vc_column_inner][mk_fancy_title tag_name=”h1″ color=”#ffffff” size=”50″ force_font_size=”true” size_smallscreen=”50″ size_tablet=”50″ size_phone=”25″ font_weight=”bold” txt_transform=”uppercase” margin_bottom=”0″ font_family=”Raleway” font_type=”google”]À la découverte de nos activités dans les -omics[/mk_fancy_title][/vc_column_inner][/vc_row_inner][mk_padding_divider size=”50″ visibility=”hidden-tl”][mk_padding_divider size=”50″ visibility=”hidden-sm”][/vc_column][/mk_page_section][mk_page_section bg_color=”#ededed” bg_position=”center top” video_opacity=”0″ min_height=”0″ full_width=”true” js_vertical_centered=”true” padding_top=”30″ padding_bottom=”30″ top_shape_color=”#ffffff” bottom_shape_color=”#ffffff” sidebar=”sidebar-1″][vc_column][vc_row_inner is_fullwidth_content=”false”][vc_column_inner][vc_column_text]Lors des derniers 18 mois, Soladis a intégré dans ses rangs des profils de biostatisticiens et bioinformaticiens spécialisés dans l’univers des « omics ». La palette d’expertises Soladis comportait jusqu’alors des profils plus cliniques, industriels, et marketing, et nous avons été fiers d’intégrer ces nouvelles compétences propres à répondre aux nouvelles problématiques de secteurs d’activités déjà pourtant bien connus.

Pour démystifier un peu ce secteur d’activité et vous offrir l’opportunité de mieux le comprendre, nos référents biostatistique et bioinformatique -omic partagent avec vous, au travers de ce premier article décrivant un pan de leur activité, un peu de l’univers dans lequel ils gravitent ![/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner is_fullwidth_content=”false”][vc_column_inner width=”1/3″][vc_single_image image=”623″ img_size=”full”][/vc_column_inner][vc_column_inner width=”2/3″][vc_column_text]Mais au fait, qu’est-ce qu’un biomarqueur, à quoi sert-il et comment l’utiliser ?

La définition de la FDA est on ne peut plus claire à ce sujet: « un biomarqueur est une caractéristique objectivement mesurable, évaluée comme un indicateur de processus biologiques normaux, de processus pathologiques ou d’une réponse biologique à une intervention thérapeutique ». Un exemple familier pour de nombreuses personnes est l’utilisation du taux de glucose sanguin pour mesurer l’efficacité du traitement contre le diabète. Dans ce cas, le glucose est le BMK.

D’ailleurs, il existe différents types de BMKs suivis dans le cadre des études pharmaceutiques en préclinique et en clinique.[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner is_fullwidth_content=”false”][vc_column_inner][vc_column_text]Par exemple, les BMKs macroscopiques à l’échelle d’un organe ou d’un organisme :

les données issues de l’imagerie médicale du genou (e.g. IRM) sont par exemple des BMKs de l’arthrose,
la pression artérielle, l’eCG permettent de suivre des évènements cardiovasculaires,
des facteurs de risque tels que le BMI ou l’âge permettent de prévoir la susceptibilité à devenir obèse.

Mais également, les BMKs moléculaires tels que :

les protéines sanguines dont la mesure est facilement accessible par prélèvement sanguin,
les BMKs cellulaires (acides nucléiques, protéines, métabolites) : e.g. dans le cas de certaines mutations (causales) on peut prédire la survenue de certaines maladies.

Par ailleurs, les caractéristiques des BMKs recherchés sont principalement de trois grands ordres correspondant aux objectifs de développement produit. Les objectifs peuvent être pronostiques (en l’absence de traitement suivre l’évolution d’une maladie), prédictifs (prédire l’influence d’un traitement) ou enfin pharmacodynamiques (suivre une cinétique d’expression au cours du temps). Ces BMKs une fois identifiés permettront par exemple d’implémenter les cohortes en patients progresseurs pour une pathologie donnée, d’administrer la dose de traitement adéquate au moment le plus opportun (« 3R : Right Medication, Right Patient, Right Dose »).[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/mk_page_section][mk_page_section bg_color=”#ffffff” bg_position=”center top” video_opacity=”0″ min_height=”0″ full_width=”true” js_vertical_centered=”true” padding_top=”30″ padding_bottom=”30″ top_shape_color=”#ffffff” bottom_shape_color=”#ffffff” sidebar=”sidebar-1″][vc_column][vc_row_inner is_fullwidth_content=”false”][vc_column_inner width=”1/2″][vc_column_text]Mais alors, les données « Omics » c’est quoi au juste ?

Le suffixe « Omics » tire son origine du mot sanscrit « -ome », qui désigne la complétude et la plénitude (Lederberg, McCray, 2001). La fusion avec les mots « gène » ou « transcrits » qui a donné par la suite « génome » ou « transcriptome » se réfèrent donc à l’étude d’un tout pour une certain type de molécules. En effet, la cellule exprime à chaque instant des milliers de molécules qui constituent la machinerie cellulaire aboutissant à une fonction concrète (e.g. migration, différentiation, …). Le rôle des technologies Omics est donc de capter cette information et ainsi de prendre une « image » des modifications moléculaires afin de mieux les comprendre.

Pouvez-vous me donner un exemple concret d’application ?[/vc_column_text][/vc_column_inner][vc_column_inner width=”1/2″][vc_single_image image=”946″ img_size=”500×250″][vc_column_text]Figure 1 : Les ARNs dans la régulation de l’expression des gènes

(d’après Wahlestedt (2013) Targeting long non-coding RNA to therapeutically upregulate gene expression. Nature Reviews Drug Discovery 12, 433–446.)[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner is_fullwidth_content=”false”][vc_column_inner][vc_column_text]

Dans toutes cellules nous retrouvons de l’ADN, transcrit ensuite en ARN messager, lui-même traduit en protéines (figure 1). Une des méthodes les plus actuelle pour évaluer la nature et l’abondance des molécules d’ADN ou d’ARN est le séquençage d’acides nucléiques (NGS : Next Generation Sequencing).

Son principe est simple : les molécules sont extraites de pools cellulaires, elles sont ensuite fragmentées et analysées via une machine appelée séquenceur. Cet appareil lit des millions de suites de nucléotides (A, T, C, G) appelés lectures (« Reads » en anglais). Chaque lecture correspond à une partie d’une séquence plus longue. L’objectif du séquençage d’ARN est d’évaluer le niveau d’expression des gènes tandis que le séquençage d’ADN permet d’identifier des modifications de la séquence génétique[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/mk_page_section][mk_page_section bg_color=”#ededed” bg_position=”center top” video_opacity=”0″ min_height=”0″ full_width=”true” js_vertical_centered=”true” padding_top=”30″ padding_bottom=”30″ top_shape_color=”#ffffff” bottom_shape_color=”#ffffff” sidebar=”sidebar-1″][vc_column][vc_row_inner is_fullwidth_content=”false”][vc_column_inner width=”1/2″][vc_single_image image=”947″ img_size=”full”][vc_column_text]Figure 2 : Principe de l’analyse différentielle sur des données RNAseq entre deux groupes pharmacologique d’intérêt[/vc_column_text][/vc_column_inner][vc_column_inner width=”1/2″][vc_column_text]La première étape est aux mains du bioinformaticien qui vérifie la validité des millions de lectures obtenues. Cette étape est très importante pour identifier les erreurs de séquençage et il existe des logiciels spécialisés qui permettent d’évaluer les paramètres de qualité des données au cours du préprocessing.

La seconde étape s’appelle l’alignement (« mapping » en anglais). Chaque fragment est comparé au génome de référence afin d’identifier sa localisation. Une alternative de plus en plus utilisée, créée au départ pour les organismes non modèles (ceux pour lesquels un génome de référence n’était pas disponible), est celle de l’assemblage de novo : méthode bioinformatique in silico, elle consiste à comparer les fragments séquencés entre eux afin de reconstruire la séquence originale de la molécule investiguée.[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][vc_row_inner is_fullwidth_content=”false”][vc_column_inner][vc_column_text]Suite à l’alignement, il est possible de comptabiliser le nombre de lectures associées à chaque transcrit. Ce résultat ne peut pas être utilisé en tant que tel à cause du biais moyenne/variance, et nécessite des transformations mathématiques/statistiques indispensables (e.g. regularized log) ou encore une modélisation de la variance adéquate (les comptages suivent des lois négatives binomiales) avant une analyse différentielle entre deux conditions d’intérêt (figure 2). Cette analyse permet notamment d’identifier des signatures divergentes entre deux états biologiques (e.g. traité vs contrôle) et constitue la base de la découverte des BMKs.

Les analyses bioinformatiques permettent également de réaliser des analyses de variation de séquence. Ces « variants » peuvent être de plusieurs types :

des variants d’épissage (un gène est composé d’un ou plusieurs exons qui ne sont pas tous transcrits en ARN : c’est l’épissage alternatif),
des mutations de séquence (insertions, délétions ou substitutions de nucléotides, figure 3A),
des modifications plus globales au niveau du génome comme les translocations, observées grâce à la présence de gènes de fusion : gène hybride formé de deux gènes distants (figure 3B).

Ces variants peuvent également servir de biomarqueurs notamment dans l’analyse des cancers où la présence ou l’absence d’une certaine mutation dans les cellules tumorales permet de choisir le traitement adapté.[/vc_column_text][vc_column_text]Au final, les biostatistiques et la bioinformatique proposent aujourd’hui un ensemble d’outils mathématiques et informatiques qui constituent autant d’outils pour la découverte de nouveaux BMKs.[/vc_column_text][/vc_column_inner][/vc_row_inner][/vc_column][/mk_page_section][vc_row fullwidth=”true” fullwidth_content=”false”][vc_column][templatera id=”16″][/vc_column][/vc_row] READ MORE