Le modèle, décrit aujourd’hui dans eLife, pourrait contribuer à améliorer les résultats pour les patients atteints d’ostéoporose post-ménopausique et à réduire les risques d’effets secondaires en aidant les médecins à élaborer des régimes de traitement plus personnalisés.
La perte soudaine de l’hormone œstrogène pendant la ménopause peut interférer avec les processus naturels de l’organisme pour réparer l’usure naturelle des os, ce qui entraîne un affaiblissement des os et d’éventuelles fractures. Plusieurs médicaments sont disponibles pour traiter ce type de perte osseuse post-ménopausique. Bien que ces traitements puissent être combinés, il existe peu de preuves permettant de déterminer quelles sont les combinaisons les plus efficaces.
“Nous voulions savoir s’il existe des combinaisons de traitements qui fonctionneraient beaucoup mieux que ceux testés et utilisés actuellement dans la pratique clinique. Si c’est le cas, cela pourrait être bénéfique pour traiter un grand nombre de patients atteints d’ostéoporose en augmentant leur force osseuse et en réduisant leur risque de fracture osseuse plus que ne le permettent actuellement les traitements standard.” A déclaré David Jörg, premier auteur, scientifique principal au sein du groupe de modélisation et de simulations biomédicales, Fresenius Medical Care Allemagne, Bad Homburg, Allemagne.
Pour approfondir cette question, Jörg et ses collègues ont construit un modèle mathématique du renouvellement osseux qui prédit les effets de divers médicaments contre l’ostéoporose chez les femmes ménopausées. Ils ont basé ce modèle sur les dernières données concernant la dégradation des os anciens et la création de nouveaux os, ainsi que sur le mode d’action des différentes classes de médicaments contre l’ostéoporose. Ils ont ensuite vérifié l’exactitude du modèle en testant ses prédictions sur des données issues d’essais cliniques.
L’équipe a ensuite testé les effets d’un remaniement de l’ordre des différents médicaments contre l’ostéoporose. Leur modèle a montré que certaines combinaisons dans un ordre particulier donneraient de bien meilleurs résultats que d’autres. Ils ont également constaté que les combinaisons qui entraînent les augmentations les plus rapides de la densité osseuse ne renforcent pas toujours les os à long terme et peuvent au contraire provoquer un rebond de la perte osseuse accélérée après l’arrêt du traitement. “Ces résultats nous montrent pourquoi l’ordre dans lequel les médicaments contre l’ostéoporose sont pris est important pour la réussite du traitement à court et à long terme chez les patients“, déclare la co-auteure Doris Fürtinger, directrice du groupe de modélisation et de simulation biomédicales de Fresenius Medical Care Allemagne.
Bien que le modèle soit spécifique aux femmes ménopausées, les auteurs affirment qu’il pourrait être adapté pour aider à concevoir des combinaisons de traitements pour les patients présentant une perte osseuse causée par d’autres médicaments ou conditions médicales. Par exemple, il pourrait être bénéfique pour les personnes qui prennent des corticostéroïdes ou qui souffrent d’hyperparathyroïdie et de maladies gastro-intestinales.
“Comme notre modèle pourrait potentiellement prédire les effets d’un large éventail d’associations médicamenteuses complexes au-delà de celles utilisées pour son développement, il pourrait être utilisé pour la conception de futurs essais cliniques“, explique l’auteur principal Peter Kotanko, directeur de recherche au Renal Research Institute, New York, États-Unis, et professeur adjoint de médecine et de néphrologie à l’Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York.
Kotanko ajoute qu’il faut tenir compte des limites générales du modèle lorsqu’on l’utilise comme outil de prédiction, notamment lorsqu’on applique les données à des régimes de dosage extrêmes, à des fréquences de dosage ou à des régions d’âge au-delà de celles validées dans l’étude. “Cependant, nous avons montré que non seulement le modèle peut être utilisé comme point de départ pour prévoir le succès du traitement de l’ostéoporose, mais qu’il met également en évidence le rôle des descriptions mathématiques pour nous aider à comprendre les principes biologiques du fonctionnement des médicaments“, conclut-il.
Source : eLife
