Mardi 28 juin 2022, SMART MORNING SOUMIER reçoit Revital Rattenbach (CEO, 4P Pharma)
4P-Pharma : cinq questions à Revital Rattenbach
Présidente de 4P-Pharma, Revital Rattenbach présente une société particulièrement innovante dans le domaine médical. Sa spécialité : la régénération de médicaments pour maladies graves.
Pouvez-vous nous expliquer ce qu’est la régénération de médicaments ?
La régénération de médicaments a pour principe de détourner des médicaments existants sur le marché, pour les rendre efficaces pour soigner d’autres maladies ou pathologies. On ne modifie pas la composition du médicament, mais seulement sa voie d’administration. Par exemple, un médicament pour le diabète peut s’injecter directement dans le genou pour lutter contre l’arthrose.
Comment vous impliquez-vous dans cette activité ?
On dispose de deux locaux, un laboratoire à Lille et nos bureaux à Paris. Ainsi, on s’entoure de chercheurs de très haut niveau pour comprendre les médicaments sur le marché et les réactions des patients. Ce qui nous intéresse réellement c’est la cible thérapeutique, le patient, et pas les médicaments. La maladie sur laquelle on porte l’essentiel de nos recherches aujourd’hui, c’est l’arthrose, qui touche 280 millions de personnes dans le monde. On a également lancé un essai clinique pour un médicament pour les patients atteints de maladies respiratoires et de la Covid.
Quelles sont les problématiques rencontrées pour réaliser un essai clinique ?
Le développement pharmaceutique est très risqué, puisqu’il n’y a que 5 % de chance de réussir, ça coûte très cher et c’est très long. Nous, on fait en sorte que tout cela diminue, puisque le médicament existe déjà et qu’il est déjà sur le marché. Il a donc déjà passé les tests de toxicologie, qui est la première phase d’un essai clinique. La phase 2 est la phase majeure, puisqu’on commence à tester le traitement sur des patients, mais celle-ci à 30 % de chance de réussir, car on ne cible pas la bonne population et pas avec le bon dosage. Dans nos process, on prend tout cela en compte. Un des problèmes du secteur pharmaceutique, c’est qu’on n’utilise pas assez la technologie mais nous, on s’en sert sans complexe avec l’IA et la modélisation algorithmique pour chercher et développer un médicament.
Comment mettez-vous la technologie au service de la recherche ?
En collaboration avec une entreprise israélienne, on réalise des essais cliniques virtuels en nous basant sur les données de 300 millions de patients hospitaliers. On fait alors du Machine learning, pour analyser la réponse d’un patient à un traitement et pour apprendre de cela. On peut également avoir une visibilité sur le long terme. L’objectif est de savoir comment et sur qui agit notre médicament de manière précise, pour anticiper les résultats d’un essai clinique. La prédiction de ces essais cliniques virtuels et la réalité sont très proches, on n’aura pas toutes les réponses, mais on aura quand même une bonne base.
Quels sont alors vos objectifs ?
Nous avons deux essais cliniques en cours, pour développer des traitements pour l’arthrose et les maladies respiratoires. On voudrait, pour les prochaines années, avoir deux à trois essais cliniques par an, en nous concentrant notamment sur des maladies de dégénérescence maculaire liée à l'âge. Pour cela, nous sommes en train de réaliser une levée de fonds.
