La modélisation des systèmes biologiques : une façon de générer dans le même temps de multiples formes d’innovation

Annales des Mines - Réalités industrielles(2017)

Cited 0|Views0
No score
Abstract
Avec un taux d’échec des phases cliniques aujourd’hui de plus de 90 % [11], le système actuel du « drug discovery » n’est plus soutenable. Contrairement à la « pensée dominante », le problème n’est pas d’ordre technologique pas plus qu’il n’est dans le traitement des « Big data », ce qui est en cause, c’est notre mauvaise compréhension des mécanismes du vivant et la façon dont sont élaborés certains concepts de maladies complexes sur lesquels sont basés les programmes de R&D. Au fil de cet article, le lecteur pourra se convaincre de la réalité des mécanismes du vivant qui sont à l’œuvre, là où la distinction entre système complexe et système compliqué est des plus critiques, et de la nécessité de prendre en compte les alertes lancées par l’Université de Stanford, qui a créé, en 2014, l’Institut METRICS, qui est dédié à l’amélioration de la qualité des données produites et des publications [8, 9]. Enfin, c’est à travers l’exemple du succès d’une réponse apportée à un risque majeur de santé publique, la multi-résistance des bactéries aux antibiotiques, que nous décrirons comment une approche de modélisation heuristique non-mathématique a permis de transformer la phagothérapie en une solution diagnostic/thérapeutique innovante utilisant des banques de phages produites à partir de trois technologies brevetées issues de la modélisation.
More
Translated text
Key words
Software Development
AI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined