Approbation de nouveaux médicaments : Le rapport du GAO "Human Organ-on-a-Chip" soutient l'innovation et la politique réglementaire pour les modèles non animaux

Les modèles animaux restent fondamentaux pour la recherche biomédicale, ayant contribué au développement de vaccins, de médicaments et d'innovations chirurgicales. Mais leur utilisation continue fait l'objet d'une surveillance croissante en raison de préoccupations éthiques, de différences physiologiques spécifiques à chaque espèce qui limitent le pouvoir prédictif des modèles animaux pour les maladies humaines, et de coûts élevés. 

Il convient notamment de noter qu'un rapport du GAO publié en mai 2025 signale une transition de la recherche exploratoire vers l'adoption réglementaire normalisée des modèles non animaux (NAM). Pour les innovateurs, ces développements soulèvent non seulement des questions scientifiques et réglementaires, mais aussi des questions complexes liées à la propriété intellectuelle et à la gestion des données.

Contexte

La loi américaine sur la modernisation de la Food & Drug Administration (FDA) 2.0 (2022) a supprimé l'obligation légale de recourir à l'expérimentation animale pour l'autorisation de nouveaux médicaments, permettant ainsi aux promoteurs de soumettre des données basées sur des méthodes alternatives. Le Comité interagences de coordination pour la validation des méthodes alternatives (ICCVAM) vise à réduire l'expérimentation animale d'ici 2025 et à éliminer toute expérimentation sur les mammifères d'ici 2035. La FDA a également lancé des initiatives dans le cadre du programme « Advancing Novel Technologies to Improve Predictivity of Non-clinical Studies » (Promouvoir les nouvelles technologies pour améliorer la prédictivité des études non cliniques). Nous avons déjà abordé les recommandations de la FDA sur l'utilisation des NAM dans l'article intitulé «Navigating FDA's Proposed Guidance on AI and Non-Animal Models: Safeguarding Innovation in Drug Development » (Comprendre les recommandationsproposées par la FDA sur l'IA et les modèles non animaux : préserver l'innovation dans le développement de médicaments). 

Les organismes de réglementation reconnaissent de plus en plus les limites des essais sur les animaux et encouragent activement les alternatives lors de l'autorisation de nouveaux médicaments. Les NAM gagnent rapidement en crédibilité scientifique et en influence réglementaire en tant qu'alternatives aux études sur les animaux. La dynamique politique croissante a abouti au rapport du GAO évoqué ci-dessous, qui décrit des mécanismes concrets pour passer des promesses des NAM à leur mise en pratique.

Le rapport du GAO. En mai 2025, le Government Accountability Office (GAO) des États-Unis a publié une évaluation des NAM intitulée «Human Organ-on-a-Chip: Technologies Offer Benefits Over Animal Testing but Challenges Limit Wider Adoption (GAO-25-107335) » (Organes humains sur puce : les technologies offrent desavantages par rapport auxtests sur les animaux, mais des défislimitent leuradoption à plus grande échelle).  Ce rapport évalue l'état actuel, les défis et les options politiques pour le développement de NAM de type « organes sur puce » (OOC) destinés aux tests de médicaments. Il conclut que si les OOC peuvent compléter et remplacer partiellement les tests sur les animaux, ils ne sont pas encore suffisamment validés pour les remplacer complètement. 

Les limites des tests sur les animaux

L'échec de près de 90 % des médicaments candidats qui donnent de bons résultats chez les animaux mais échouent lors des essais cliniques chez l'homme souligne la nécessité de disposer de systèmes pertinents pour l'homme. Le remplacement ou le complément des essais sur les animaux par des NAM telles que les OOC peut améliorer la précision, l'efficacité et la confiance dans la science translationnelle. VoirPark et al., Remplacer les tests sur les animaux par des organoïdes de cellules souches : avantages et limites, Stem Cell Rev Rep, (août 2024).

La promesse des plateformes centrées sur l'humain

Les systèmes dérivés de cellules souches sont à la pointe des tests sans recours à l'animal. Les organoïdes et les OOC basés sur des cellules souches offrent des modèles physiologiquement dynamiques spécifiques à l'être humain qui reproduisent plus fidèlement les réponses au niveau tissulaire. Parmi les avancées les plus récentes, on peut citer :

• Neurosciences : L'équipe du Dr Kathuria a récemment mis au point des organoïdes cérébraux multirégionaux (MRBO) intégrant plusieurs régions du cerveau et systèmes endothéliaux, tout en conservant « des profils transcriptionnels distincts étroitement corrélés à l'identité régionale du cerveau fœtal humain ». Kshirsagar et al., Multi-Region Brain Organoids Integrating Cerebral, Mid-Hindbrain, and Endothelial Systems, Advanced Science (juillet 2025).
• Toxicologie : L'équipe du Dr Ivan Rusyn a démontré que les systèmes microphysiologiques (MPS) peuvent intégrer des études interespèces sur les hépatocytes, des expositions contrôlées à des médicaments et le profilage longitudinal des biomarqueurs afin d'améliorer l'évaluation préclinique de la sécurité. Negi et al., Analyse comparative de la fonction hépatocytaire spécifique à l'espèce et des effets des médicaments dans un système microphysiologique hépatique PhysioMimix LC12 et plaques à 96 puits, ACS Pharm. & Transl. Science (octobre 2025).
• Normalisation : Des initiatives à grande échelle telles que le Human Endoderm-derived Organoid Cell Atlas (HEOCA) fournissent des ensembles de données unifiés sur les cellules individuelles afin de favoriser la reproductibilité et la confiance réglementaire. Xu et al., An integrated transcriptomic cell atlas of human endoderm-derived organoids, Nature (mai 2025). 

Il est difficile de ne pas admirer le chemin parcouru par ces systèmes depuis l'apparition du premier poumon sur puce en 2010. Ces avancées illustrent le type de preuves et de modèles auxquels les organismes de réglementation pourraient bientôt s'attendre dans les soumissions de données précliniques.

Les défis persistants qui ralentissent l'adoption des NAM identifiés dans le rapport du GAO

Malgré des progrès accélérés, des obstacles systémiques continuent de limiter la mise en œuvre généralisée des NAM. Le rapport du GAO indique clairement que les obstacles à l'adoption des NAM sont à la fois techniques et structurels, et comprennent :

1. Disponibilité limitée de cellules humaines diversifiées et de haute qualité.
2. Besoins élevés en ressources et nécessité d'une expertise spécialisée.
3. Absence de normes spécifiques à la technologie.
4. Études de validation et critères de performance insuffisants.
5. Partage limité des données en raison de préoccupations liées à la propriété intellectuelle.
6. Incertitude réglementaire persistante.

Pour surmonter ces obstacles, il faudra un financement coordonné, des partenariats public-privé, l'élaboration de normes et des voies réglementaires claires.

Six changements politiques nécessaires identifiés par le rapport du GAO

1. Élargir l'accès à des cellules humaines diversifiées et de haute qualité grâce à des biobanques nationales et à un approvisionnement normalisé.
2. Financer des études de référence et de validation afin de quantifier la précision prédictive dans des contextes d'utilisation définis.
3. Créer des cadres de partage des données préconcurrentiels qui concilient collaboration et protection de la propriété intellectuelle.
4. Fournir des directives réglementaires claires précisant quand et comment les données OOC peuvent remplacer les données issues de l'expérimentation animale.
5. Soutenir l'élaboration de normes grâce à des collaborations avec l'Institut national des normes et technologies, l'Organisation internationale de normalisation et l'Organisation de coopération et de développement économiques.
6. Surveiller les progrès dans le statu quo tout en améliorant la coordination entre les agences.

Collectivement, ces recommandations visent à améliorer la reproductibilité, la fiabilité et la confiance réglementaire dans les données, favorisant ainsi une acceptation plus large des NAM tels que les OOC dans le développement de médicaments. Pour les équipes juridiques et scientifiques, elles décrivent le prochain paysage de conformité axé sur la provenance, la validation et la transparence des données. Ces facteurs revêtent une importance croissante compte tenu de l'accent mis sur la conception des études, la disponibilité des données, l'efficacité, la sécurité, l'évaluation des biais, les événements indésirables, les rappels de dispositifs et la classification des risques des dispositifs d'intelligence artificielle/d'apprentissage automatique (IA/ML) approuvés par la FDA.¹

Implications en matière d'innovation et de propriété intellectuelle

Le rapport du GAO souligne que les repères, la validation et le partage des données sont des priorités nationales. Par conséquent, les complexités entourant les droits de propriété intellectuelle (PI) et la gestion efficace des données occupent une place de plus en plus importante dans les discussions sur la technologie et l'innovation. 

Les technologies OOC offrent d'importantes possibilités d'avancées brevetables, allant de la normalisation des tests à l'intégration de données basée sur l'IA, en passant par le développement de systèmes multi-organes. Les innovateurs doivent de plus en plus souvent décider s'ils souhaitent s'appuyer sur la protection par brevet ou conserver le contrôle exclusif sur les données et l'infrastructure logicielle. Les entreprises doivent également réfléchir à la manière dont les nouvelles exigences en matière de transparence pourraient nuire à leur exclusivité. En alignant la protection de la propriété intellectuelle et la gouvernance des données dès les premières phases de développement, les entreprises peuvent trouver un équilibre entre ouverture et avantage concurrentiel, et instaurer une confiance à long terme dans leurs offres.

Points clés à retenir 

Le rapport du GAO souligne que les NAM et les OOC font désormais partie intégrante de la manière dont nous modélisons la biologie humaine et évaluons la sécurité. Alors que les régulateurs officialisent les normes de validation des NAM, comment les entreprises doivent-elles trouver le juste équilibre entre transparence et protection de la propriété intellectuelle, et structurer les modèles d'accès et de licence autour des données partagées ?

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