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Pharmacologie clinique pédiatrique

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Depuis 2013, il existe à la Faculté de médecine de l'Université de Bâle la chaire de recherche en pharmacologie pédiatrique. Johannes van den Anker, qui a repris la chaire Eckenstein-Geigy, et le professeur Marc Pfister ont créé ensemble, au cours des dix dernières années, un département unique de pharmacologie clinique pédiatrique à l'hôpital pédiatrique universitaire des deux Bâle (UKBB). Avec l'aide du financement de la Fondation Eckenstein-Geigy ainsi qu'avec des fonds tiers nationaux et internationaux, des recherches sont menées sur les dosages et les médicaments optimaux pour les enfants et les adolescents.

Dosage des médicaments adapté aux enfants

La principale mission de la pharmacologie pédiatrique est de permettre une utilisation efficace et sûre des médicaments. Pour ce faire, il faut être conscient qu'un enfant réagit différemment à un traitement médical qu'un adulte. C'est pourquoi il est important de comprendre les interactions entre le corps et les médicaments chez les enfants et d'adapter les dosages en fonction de l'âge.

La pharmacologie et la pharmacométrie pédiatriques contribuent à une meilleure compréhension de ces interactions. D'une part, des études cliniques sont menées chez les enfants, d'autre part, la pharmacologie expérimentale/pharmacométrie étudie les propriétés des principes actifs à l'aide de modèles informatiques et développe des modèles d'évolution des maladies afin de décrire les effets des médicaments sur une maladie ainsi que les effets d'une maladie sur les médicaments. Le site de Bâle offre à cet égard des possibilités exceptionnelles grâce aux réseaux académiques et pharmaceutiques, à l'infrastructure et aux fonds de tiers mis à disposition à cet effet.

Optimisation des médicaments pour les enfants

Un programme de recherche transnational de premier plan dans le domaine de la pharmacologie pédiatrique et de l'IA/pharmacométrie a été mis en place à Bâle. Grâce à des études cliniques ciblées et à l'utilisation de technologies innovantes telles que l'IA et les modèles informatiques pharmacométriques, le groupe de recherche s'efforce d'optimiser les dosages et de réduire la part des médicaments off-label. On entend par "off-label" la prescription d'un médicament en dehors de l'indication donnée par Swissmedic indication autorisée. Aujourd'hui, jusqu'à 60% des médicaments sont utilisés hors étiquette chez les enfants. Cela signifie que le médicament est utilisé par un professionnel de la santé d'une manière différente de celle prévue dans les informations professionnelles.

Points forts des travaux de recherche

Les recherches du professeur Marc Pfister se concentrent sur la promotion du triangle intégration-innovation-impact, sur l'application de la pharmacologie quantitative et de l'IA/pharmacométrie intégrée pour développer et valider par exemple des «Clinical Decision Support Tools» dans le but d'optimiser et d'individualiser les traitements des enfants. Son groupe de recherche a reçu plusieurs subventions du FNS ainsi qu'une subvention BRCCH (OptiThyDose : Outil numérique intelligent d'aide à la décision pour personnaliser le dosage chez les enfants atteints de maladies thyroïdiennes - BRCCH). De plus, le professeur Pfister travaille en étroite collaboration avec le département Technologie pharmaceutique à l'Université de Bâle afin d'évaluer et d'optimiser les formes d'administration adaptées aux enfants dans le cadre d'études cliniques.

Verena Gotta, des biomarqueurs pharmacocinétiques sont étudiés chez les enfants en collaboration avec le département de biopharmacie de l'Université de Bâle. Cette compréhension physiologique et pharmacologique soutient des dosages pédiatriques sûrs et permet des recommandations individuelles pour l'adaptation de la dose en cas d'interactions avec d'autres médicaments.

Les projets de recherche soutenus par le FNS du Dr Gilbert Koch portent sur de nouvelles approches de l'IA et de l'apprentissage automatique afin d'accélérer et d'automatiser les processus de modélisation pharmacométriques. Pour ce faire, on utilise des équations différentielles neuronales (NODE) qui apprennent les mécanismes pharmacologiques directement à partir des données et permettent ainsi de créer plus rapidement un modèle mathématique semi-mécaniste. De tels modèles informatiques peuvent ainsi être utilisés plus rapidement dans la pratique clinique et soutenir la recherche clinique en néonatologie et en pédiatrie.