"Mais vous cherchez le graal!" Cette réplique, Dominique Demolle, CEO et fondatrice de Tools4Patient, l'a souvent entendue quand elle évoquait son idée de modélisation de l'effet placebo dans le but de réduire le coût et la durée des essais cliniques d'un candidat médicament. Cela ne l'a nullement découragée et, avec le soutien de quelques collègues du monde pharmaceutique et de la Région wallonne, elle a tenté l'aventure. "Après sept ans de recherche, nous sommes arrivés à une quasi-maturité, confie-t-elle. Nous pouvons réduire jusqu'à 30% la variabilité des résultats d'une étude due à l'effet placebo. C'est une avancée totalement unique!"
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"Mais vous cherchez le graal!" Cette réplique, Dominique Demolle, CEO et fondatrice de Tools4Patient, l'a souvent entendue quand elle évoquait son idée de modélisation de l'effet placebo dans le but de réduire le coût et la durée des essais cliniques d'un candidat médicament. Cela ne l'a nullement découragée et, avec le soutien de quelques collègues du monde pharmaceutique et de la Région wallonne, elle a tenté l'aventure. "Après sept ans de recherche, nous sommes arrivés à une quasi-maturité, confie-t-elle. Nous pouvons réduire jusqu'à 30% la variabilité des résultats d'une étude due à l'effet placebo. C'est une avancée totalement unique!" Cette innovation porte un nom: Placebell. Son action se déroule en deux étapes. La première est un questionnaire qui vise à cerner la personnalité psychologique du patient. La seconde intègre les réponses dans un logiciel qui, grâce aux algorithmes, va calculer "le score placebo" de ce patient. Selon ses traits de personnalité et son environnement, chaque être humain développe en effet une propension plus ou moins forte à cet effet placebo. Tools4Patient a réussi à modéliser cette variable, qui peut dès lors être prise en compte dans l'analyse des résultats cliniques au même titre que le poids, la taille ou l'âge. "Nous approchons ainsi de la vision la plus rigoureuse possible de l'effet réel d'un médicament, en réduisant les interférences dues à l'effet placebo, dit Dominique Demolle. C'est une aide à l'interprétation des données. Le but ultime serait d'aider à réduire la taille des essais cliniques. Amener un nouveau médicalement sur le marché irait alors plus vite et coûterait moins cher." La capacité prédictive de Placebell a été récemment démontrée dans une étude américaine sur l'arthrose. D'autres domaines thérapeutiques (Parkinson, ophtalmologie, immunologie, psychiatrie) sont d'ores et déjà investigués par l'entreprise. Et ce n'est pas tout: Tool4Patient développe des outils de prédiction d'autres éléments susceptibles d'affecter l'interprétation des études cliniques comme les différents sites, le type de prise en charge par l'équipe médicale ou la situation économique du patient. "Nous comprenons de manière intuitive l'influence de ces paramètres, poursuit Dominique Demolle. Notre mission est de les numériser afin d'optimiser les études cliniques." L'entreprise travaille également sur un outil qui mesure l'impact de la pandémie du Covid-19 sur les essais cliniques (COV-IQ). Tool4Patient, qui emploie 20 personnes, a été rejointe en 2018 par Sambrinvest et Innovation Fund. Elle passera à la vitesse supérieure dans les prochains mois, avec une levée de fonds destinée à financer son développement commercial et l'implantation d'une filiale aux Etats-Unis (où l'entreprise réalise 90% de son chiffre d'affaires). "Nous voulons donner le coup d'accélérateur et passer de la grosse start-up à la véritable scale-up, conclut Edith Coune, secrétaire générale d'Innovation Fund. Nous sommes convaincus du potentiel de devenir un champion de la modélisation des études cliniques."