AstraZeneca et Oracle signent un accord non contraignant pour tester l'IA dans le recrutement des essais

AstraZeneca et Oracle ont signé un accord non contraignant. AstraZeneca veut utiliser les technologies d'Oracle pour aider ses équipes à trouver des patients pour des essais en oncologie, en maladies cardiovasculaires, rénales et métaboliques, en respiratoire et immunologie, ainsi qu'en maladies rares, ont indiqué les deux entreprises. Le projet : appliquer un modèle d'IA à des données pseudonymisées issues de la recherche clinique et des soins courants, pour orienter la conception des futures études, la surveillance de la sécurité et les mesures de prise en charge des patients.

La technologie d'Oracle servira dans plusieurs programmes cliniques en Europe, aux États-Unis et au Moyen-Orient. Le premier associe M42, une entreprise de santé dont le siège est à Abu Dhabi, et porte sur l'hypertension. L'équipe clinique AstraZeneca-M42 utilisera la technologie pour repérer les patients atteints d'hypertension non contrôlée en vue d'études cliniques prévues, a précisé AstraZeneca.

Les partenaires prévoient une gouvernance commune, des composants techniques réutilisables et des indicateurs de résultats définis ensemble. Ils évalueront ainsi les résultats et décideront si les approches concluantes peuvent s'étendre à d'autres aires thérapeutiques et à d'autres régions, selon les entreprises.

Le directeur général d'AstraZeneca, Pascal Soriot, a déclaré :

« En associant la science de premier plan d'AstraZeneca à l'expertise d'Oracle en données et en technologie, nous pouvons aider les cliniciens à identifier les patients plus tôt, à optimiser les essais cliniques et à produire des preuves en continu tout au long du cycle de vie d'un médicament. »

Mike Sicilia, d'Oracle, a déclaré :

« Certaines des possibilités les plus importantes de l'IA se trouvent dans la santé, où un meilleur usage des données peut aider à transformer l'innovation scientifique en meilleurs résultats pour les patients. Nous avons la possibilité d'accélérer la recherche, de connecter davantage de patients aux essais cliniques et, en fin de compte, de faire entrer plus vite les enseignements utiles dans la pratique des soins. »

Pourquoi le recrutement compte

Trouver des patients est l'une des étapes les plus lentes du développement d'un médicament. Quand les essais recrutent lentement, ils durent plus longtemps et coûtent plus cher, rapporte The Next Web. Les promoteurs et les agences intègrent désormais la stratégie de recrutement à la conception du protocole et au choix des sites, au lieu de la traiter comme une publicité de dernière minute, selon MM+M.

L'IA peut cribler bien plus de patients, mais elle ne corrige pas des critères d'éligibilité restrictifs, des données de santé manquantes ni des obstacles géographiques, rapporte MM+M. Cela limite ce que n'importe quel outil de recrutement peut apporter à lui seul.

Preuves et limites

La recherche sur le criblage d'éligibilité par IA n'en est qu'à ses débuts. Jin et ses collègues ont rapporté en 2024 que TrialGPT jugeait l'éligibilité avec une exactitude de 87,3 % sur 1 015 paires patient-critère et réduisait le temps de criblage de 42,6 % lors de la validation par les utilisateurs. Unlu et ses collègues ont randomisé 4 476 patients atteints d'insuffisance cardiaque en 2025 ; l'éligibilité a atteint 20,4 % avec l'aide d'un modèle de langage, contre 12,7 % à la main, et 35 patients ont été inclus contre 19. Le test de TrialGPT reposait sur des données synthétiques, et la comparaison sur l'insuffisance cardiaque portait sur un seul site et un seul essai.

Les entreprises n'ont donné ni date de début du recrutement ni objectif de patients pour les travaux sur l'hypertension avec M42.