Sanoïa : une alliance entre informatique et médecine

Créé en 2010 à Aubagne avec des activités sur l’ensemble de la France et en Europe, Sanoïa a développé un savoir-faire sur toutes les étapes des études en vie réelle, de la conception à la mise en place, et sur l’infrastructure numérique dans des domaines thérapeutiques clés : oncologie, immunologie, diabétologie, gastro-entérologie, rhumatologie, dispositifs médicaux et DTx… Sanoïa met plus particulièrement en œuvre ce qu’on appelle des « études en vie réelle » (« Real-World Evidence » ou RWE en anglais). En clair, ils offrent des services pour construire et mettre en œuvre des recherches en santé humaine.

Avec Sanoïa, nous complétons notre offre de transformation des acteurs de la santé et plus particulièrement notre offre CRO qui permet d’accompagner nos clients aussi bien sur l’opération de leurs études cliniques que sur l’exploitation des données de santé en vie réelle, de renforcer notre empreinte géographique et d’appuyer le développement de notre « Business Line Life Sciences » qui totalise plus de 13% du chiffre d’affaires du Groupe.

La combinaison des expertises de Sanoïa avec celles d’Astek ouvre des opportunités importantes de cross-selling commercial sur des projets porteurs, en proposant des solutions digitales complémentaires à un portefeuille de clients élargi pour la réalisation de leurs études cliniques et en vie réelle.

« Avec Sanoïa dans l’offre Life Sciences d’Astek, cela renforce notre volonté d’être un acteur disruptif du monde de la CRO en apportant des technologies nouvelles dans la réalisation des études cliniques et en vie réelle pour nos clients et les patients afin d’accélérer les traitements de demain » a commenté Jean-Christophe Franoux, Directeur Exécutif du groupe Astek en charge des Life Sciences.

Pour mieux comprendre les enjeux et freins, nous avons rencontré Hervé Servy, Directeur Opérationnel de Sanoïa. Ses propos et son analyse mettent en lumière l’importance croissante de la donnée de santé pour mieux comprendre et améliorer la santé de toutes et tous. Ils éclairent les nouveaux métiers qui émergent dans le secteur de la médecine et plus particulièrement la recherche biomédicale.

Bonjour Hervé, tout d’abord c’est un vrai métier ?

« Bonjour. Oui bien sûr (rires) ! Concrètement, notre travail consiste à accompagner des laboratoires pharmaceutiques, des fabricants de dispositifs médicaux (de plus en plus de logiciels et d’applications connectées !) et des institutions de recherches publiques ou privées dans la conception, la gestion et l’analyse de ces études d’un nouveau genre, basées sur des données de vie réelle des patients (« Real-World Data » ou RWD).

Pour mieux comprendre, il faut savoir que quand un médicament ou un dispositif médical arrive sur le marché il a bien sûr été testé mais in-fine sur un nombre réduit de personnes et dans des conditions très protocolisées. Ainsi quand le médicament ou le dispositif est consommé par un grand nombre de personnes, pas toujours avec la même dose que celle recommandée, pas toujours pour exactement la maladie pour laquelle il a été testé, etc. on observe des phénomènes nouveaux (ou pas !) en condition de « vie réelle » et à grande échelle. »

La recherche clinique a beaucoup évolué au cours des dernières années, comme le montre l’émergence de votre métier. Quelles sont les grandes tendances 2024-2025 ?

« La recherche clinique a en effet connu récemment des mutations majeures. La première est la montée en puissance de ces études en vie réelle, qui sont de plus en plus utilisées en complément des essais cliniques traditionnels. Elles permettent d’observer et d’analyser l’utilisation des traitements en conditions réelles, sur des populations plus larges et plus diverses.

On constate par ailleurs une très forte tendance à la digitalisation des études cliniques : elles intègrent désormais des technologies robustes comme les applications de santé et les dossiers médicaux électroniques, mais aussi des sources plus innovantes comme les objets connectés et les dispositifs médicaux portables.

Cette digitalisation facilite considérablement la collecte des données en termes de qualité et de coût mais en complexifie l’aspect traitement de données. Pour exemple, nous avons en ce moment un projet où nous analysons une base de données sur 10 000 personnes mais avec un total de 1,5 Milliard de points de données !

C’est pourquoi, l’utilisation de méthodes de Machine Learning et notamment du traitement du langage naturel (NLP) pour analyser des volumes de données massifs et non structurés est en plein essor. Ces technologies permettent d’exploiter les RWD de manière plus précise et rapide.

Il y a aussi un volet entier de la recherche clinique qui va encore plus loin là aussi grâce aux données de santé : par exemple, tout ce qui concerne la médecine personnalisée (adapter le traitement aux caractéristiques de chaque patient) intégrant l’historique du patient, ou bien encore le développement d’algorithmes prédictifs de maladie ou de leur évolutions, voire on commence à évoquer des populations virtuelles pour pouvoir anticiper la diffusion des épidémies ou simuler des effets de traitements. »

Parlons plus en détail des données de vie réelle. Pourquoi sont-elles devenues si importantes dans la recherche médicale ?

« Les données de vie réelle sont cruciales car elles permettent d’obtenir une vue plus complète et plus réaliste de la manière dont un traitement fonctionne en dehors des conditions très contrôlées des essais cliniques. Par exemple, les essais cliniques excluent souvent les personnes âgées ou celles ayant des comorbidités importantes ou simplement (très souvent !) les femmes enceintes, alors que les études en vie réelle peuvent inclure ces populations.

Cela permet d’évaluer l’efficacité et la tolérance des traitements sur une population beaucoup plus diversifiée et dans des conditions réelles d’utilisation. Et par conséquent cela permet aussi de rapprocher les traitements, les approches médicales ou les recommandations thérapeutiques des besoins réels des patients.

De plus, les études RWE permettent de suivre l’évolution de la santé des patients sur le long terme, en analysant des données rétrospectives, comme celles fournies par l’Assurance Maladie (SNDS) en France. Ces données permettent notamment de retracer les parcours de soins et d’évaluer l’impact économique d’une pathologie ou d’un traitement sur 5 ans voire 10 ans ou plus. Ces études peuvent également détecter des événements rares ou des effets secondaires qui n’apparaissent pas toujours dans les essais cliniques dits de phase 3.

Enfin et surtout peut-être, les données en vie réelle visent à aussi mieux comprendre le vécu de la maladie et des traitements par ceux qui en sont les premiers concernés : les patients ! »

Comment collectez-vous et utilisez-vous ces données ?

« Les données de vie réelle sont partout, elles proviennent de sources de plus en plus diversifiées mais toutes ou presque numériques : les dossiers médicaux électroniques, les registres de patients, des bases de données secondaires comme celles du SNDS, les dispositifs et objets connectés… ça va aujourd’hui jusqu’à inclure la voix ou même la manière dont on tape sur un clavier (ie : les modulations de celles-ci peuvent signer certains états de santé !), les données d’activité physique d’une smartwatch, les informations recueillies par différents capteurs, mais aussi les données environnementales (ie : pollution, pollen) et bien sûr les données biologiques et génétiques.

Mais les données de santé touchent à l’intime et il faut également rappeler un aspect essentiel de notre métier : il est extrêmement encadré, nous nous devons de respecter scrupuleusement les réglementations en vigueur. Il s’agit en particulier du règlement européen sur la protection des données personnelles, le fameux RGPD. La transparence vis à-vis des patients et la sécurité des informations qu’ils nous confient sont pour nous des priorités absolues.

Dernier point fondamental : il est bien sûr impossible de collecter ces informations sans obtenir la collaboration et la participation active des patients ! Cela nécessite beaucoup de pédagogie et des processus d’information précis mais aussi un vrai souci d’expérience de participation et d’UX (User eXperience). »

Comment décririez-vous les avantages des études en vie réelle ?

« L’un des principaux avantages des études en vie réelle est qu’elles fournissent des résultats complémentaires à ceux des essais cliniques, en particulier comme nous l’avons déjà évoqué pour des populations sous-représentées ou exclues des essais traditionnels. Elles permettent aussi d’étudier des cohortes beaucoup plus grandes, ce qui aide à identifier des événements rares qui n’apparaîtraient pas forcément sur un petit échantillon, ou à valider les résultats des essais cliniques dans un cadre plus large.

D’un point de vue plus macro, on observe une tendance à accélérer les autorisations de mise sur le marché des nouveaux produits (souvent à la demande des patients eux-mêmes) en « échange » d’une surveillance étroite en vie réelle et ce dès les premiers patients traités. »

A contrario, quels défis posent-elles selon vous ?

« Ils sont nombreux. L’un des plus importants est la qualité et la structuration des données, car les RWD ne sont pas toujours collectées initialement à des fins de recherche : on parle de seconde vie de ces données. Elles peuvent donc être incomplètes ou mal standardisées.

Par ailleurs, les études en vie réelle permettent souvent de détecter des associations, mais pas forcément des causalités. Cette situation nous impose une rigueur méthodologique accrue pour interpréter correctement les résultats. Enfin, la protection des données personnelles est une question critique, surtout lorsqu’on exploite des bases de données aussi massives que celle du SNDS qui contient les données de 98% de la population française. »