Big data & Big Pharma

1. III. La data disruptive aurait-elle
des vertus thérapeutiques ?
Tout est remis en question !
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2. « Tout est remis en question »
Pour le meilleur : oui, car cela ouvre de nouvelles pistes de
business par...
• La valorisation des données, nouveau graal
• L'optimisation des process
• La recherche de plus grandes performances
• La digitalisation et la connectivité
• La généralisation des imprimantes 3D
Tout cela transforme en profondeur l'industrie qui entre dans
l'âge du 4.0.
« Speed is the new currency of business »
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3. Comment le digital a changé
8 industries pour toujours
1. La + gde compagnie de taxi ne possède pas de taxis (Uber)
2. Le + gd fournisseur d'hébergement ne possède aucun bien immobilier
(Airbnb)
3. Les + gdes entreprises de communications ne possèdent aucune
infrastructure (Skype , WhatsApp , Viber)
4. Le + grand magasin ne fait pas d'inventaire (Alibaba)
5. La plateforme de médias la + populaire ne crée pas de contenu
(Facebook)
6. La banque qui croit le + vite n’a pas d'argent (SocietyOne)
7. La + gde salle de cinéma ne possède pas de cinémas (Netflix)
8. Les + gds fournisseurs de logiciels ne réalise pas d’applications (Apple,
Google , Facebook)
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11. 1. Quantified self. Connaistoi toi même ?
• L’effet placebo, une donnée thérapeutique
• La donnée peut entretenir les peurs et peut
faire de nous même notre pire ennemi
• Les labos pharma méritent-ils la diabolisation
dont ils font l’objet en raison des effets
indésirables de leurs médicaments ?
• Profiter de cette révolution digitale pour
repenser la manière dont les médicaments
sont développés, autorisés et surveillés ?
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12. 2. Tous différents et pourtant si semblables
• “Chaque patient est unique“
• Une combinaison unique de caractéristiques génétiques,
biologiques, cognitives et comportementales.
• Nous avons tous “en moyenne“ 2 yeux et 2 oreilles, 1 nez et 1
bouche, 2 bras et 2 jambes etc. et toutes les autres
caractéristiques qui définissent notre espèce.
• C’est pourtant bien en raisonnant en moyenne que les
progrès du siècle dernier ont été réalisés par la recherche
médicale et l’industrie pharmaceutique.
• Mais, est-ce la fin du « moyennage » ?
• Le règne des données annonce t-il une ère de cynisme et
d’eugénisme ou au contraire... un monde respectueux des
diversités et des minorités ? 12

13. 3. La Data : une ressource inépuisable pour l’expert
• Les données structurées et non structurées
• L’expert acquiert ses connaissances par la
pratique, par l’expérience où il devient capable
d’établir des liens entre les actions,
consciemment ou non : « L’intuition »...
• Les essais cliniques et le petit échantillon admis
comme « représentatif de la population »
• Une solution est d’accumuler ces données sur des
séries de patients de plus en plus grandes mais
est-ce la seule voie ? Et cela suffira-t-il ?
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14. 4. Médecine personnalisée :
prédire ou guérir, fautil choisir ?
« La médecine personnalisée est déjà une réalité »
« La médecine personnalisée est à portée de
mains »
• La donnée est sans aucun doute une arme
thérapeutique redoutable.
• Mais elle ne touchera sa cible qu’au prix d’un
profond changement de paradigme consistant à
détecter et exploiter les biais existant dans les
données...
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15. Comment se fait-il que les taux de réponse aux
médicaments soient aussi faibles ?
25% en oncologie
30% pour la maladie Alzeihmer
48% pour l’ostéoporose
57% pour le diabète
60% pour l’asthme
Paving the Way for Personalized Medicine, FDA’s Role in a New Era of Medical Product
Development, October 2013
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16. “ La médecine est sur le point de
devenir une science de l’information :
les médecins et les chercheurs sont désormais
capables de récolter et d’analyser de gigantesques
quantités de données auprès de leurs patients...
Et Google est très, très bon
avec les grandes bases de données. “
New York Times 16

17. 5. Quel avenir pour l’industrie
pharmaceutique ?
• Un changement de paradigme qui tombe bien
Trop peu de données inutilisées aujourd’hui...
• Une analyse post-hoc des données des études
cliniques
• Une analyse des données de vie réelle
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18. L’humain teste l’efficacité
et la sécurité des médicaments
1. Définir des hypothèses d’efficacité et de
sécurité chiffrées
2. Concevoir l’étude prospective adéquate
3. Réaliser l’étude sur autant de patients que
nécessaire
4. Vérifier l’hypothèse de départ
5. Evaluer la probabilité pour que cette
hypothèse soit vérifiée par hasard
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19. Bio-tique
Biologie Informatique
Environnements
intelligents
Aujourd’hui,
on est sur Internet
Demain,
On sera dans Internet
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20. Joël DE ROSNAY
Laurent ALEXANDRE
Macolm GLADWELL
Henri VERDIER
TED
TEDX
HARVARD
ACCENTURE
BCG LINKEDIN
TWITTER
20
Guy KAWASAKI
DAVOS
Jacques ATTALI
Etienne KLEIN

21. « Science sans conscience
n’est que ruine de l’âme »
RABELAIS
21
« L’intelligence artificielle pourrait
mettre fin à l’humanité »
HAWKING
« Les données seront
ce que nous en ferons »
QUINTEN