Dans sa lutte contre les microbes résistants aux médicaments, le projet COMBINE, soutenu par l’UE, collabore avec des chefs de file de l’industrie afin d’évaluer son modèle de test des antibiotiques.
Les bactéries et autres microbes développent la capacité de déjouer les médicaments conçus pour les tuer. Cette situation rend les maladies plus difficiles à traiter et augmente le risque de maladie grave, voire de décès.
Les nouveaux antibiotiques représentent des alliés essentiels dans la lutte contre la résistance aux antimicrobiens (RAM), qui est devenue une menace urgente pour la santé publique, alors qu’elle est directement responsable d’au moins 1,27 million de décès dans le monde. Nous avons besoin d’outils pour faciliter le développement de nouveaux médicaments, des outils qui permettent aux développeurs d’évaluer l’efficacité de leurs nouveaux traitements antibactériens.
Lancé en novembre 2019, le projet COMBINE, financé par l’UE, met au point un modèle de pneumonie in vivo standardisé pour tester les antibiotiques à petites molécules. Ce modèle, qui pourrait rationaliser les tests et le développement de nouveaux antibiotiques, fait actuellement l’objet d’une évaluation.
Vers un protocole standardisé
COMBINE réalise l’étude de validation avec quatre acteurs majeurs de l’industrie des antibiotiques: CARB-X, CAIRD, iiCON et Pharmacology Discovery Services. Comme l’indique un article publié sur «EurekAlert!», cette collaboration permettra aux principales parties prenantes de partager leurs données et leur expertise, renforçant ainsi l’étude de validation du modèle de pneumonie in vivo grâce à des tests effectués par différentes organisations. «Cette étude s’inscrit dans le cadre d’un effort continu destiné à mettre en place un protocole standardisé pour le modèle de pneumonie in vivo. Les données du modèle permettront également de créer une banque de souches de référence de souches Gram-négatives bien caractérisées et pertinentes sur le plan clinique», selon l’article. En outre, COMBINE recourt à des méthodes de modélisation mathématique afin de combler le fossé entre les données précliniques et les résultats cliniques…
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