En vedette - Les TIC sont la nouvelle arme pour combattre les infections résistantes aux médicaments
Selon l'Organisation mondiale de la santé, près de 440 000 nouveaux cas de tuberculose multi-résistante sont recensés chaque année, entraînant au moins 150 000 décès, et les infections en milieu hospitalier provoquées par des bactéries très résistantes telles que le SARM (staphylococcus aureus résistant à la méthicilline) deviennent de plus en plus fréquentes. Beaucoup d'autres maladies infectieuses ne réagissent plus aux traitements habituels, mettant la vie des patients en danger, réduisant l'efficacité des soins et augmentant la menace épidémique. «Cliniquement, la résistance antimicrobienne représente un énorme défi. Les sociétés pharmaceutiques sont tout simplement incapables de trouver de nouveaux antibiotiques assez tôt pour combattre la résistance des bactéries aux antibiotiques et médicaments existants,» explique le Dr Dirk Colaert, responsable des services médicaux chez Agfa HealthCare, en Belgique. «Par définition, c'est un combat que les antibiotiques seuls ne peuvent gagner.» Quand des bactéries sont exposées pour la première fois à un nouvel antibiotique, elles sont en général rapidement neutralisées. Mais au fil du temps les bactéries évoluent et s'adaptent pour résister au traitement, un problème que des facteurs comme une prescription d'antibiotiques incorrecte, un mauvais usage de ces derniers ou un non respect du patient à suivre le traitement jusqu'au bout peuvent aggraver. Par conséquent, pour traiter efficacement les maladies il est nécessaire de développer en permanence de nouveaux antibiotiques. Utiliser les antibiotiques de façon plus intelligente «En plus de nouveaux antibiotiques, nous avons besoin de nouveaux outils pour appliquer les antibiotiques de façon plus intelligente,» déclare le Dr Colaert. C'est la raison sous-tendant le projet Debugit (1), coordonné par le Dr Colaert et qui a reçu un financement de la recherche de 6,4 millions d'euros de la Commission européenne. L'idée est simple: surveiller la résistance antimicrobienne en utilisant les données provenant de différents hôpitaux, identifier les tendances indiquant quels types de bactéries deviennent résistantes à certains types d'antibiotiques, puis utiliser cette connaissance pour appliquer des procédures de traitement avec des médicaments plus efficaces. «Si vous surveillez la résistance bactérienne et pouvez voir quelle bactérie devient plus résistante, alors vous pouvez modifier le traitement en conséquence. Lorsqu'une bactérie commence à être plus résistante à un nouveau médicament, disons au bout de quelques années, vous pouvez changer à nouveau, voire revenir à l'antibiotique qui était utilisé auparavant, car la résistance de la bactérie à ce dernier aura alors été réduite», explique le Dr Colaert. Bien que le concept semble simple, sa mise en application représente un énorme défi. Certains hôpitaux disposent de spécialistes en maladies infectieuses qui surveillent les données des patients et effectuent des antibiogrammes sur la résistance antimicrobienne. Les antibiogrammes sont des tests en laboratoire dans lesquels des échantillons de bactérie isolée sont exposés à différents antibiotiques afin de déterminer les degrés de résistance. Mais les données sont bien souvent incomplètes ou stockées dans des formats, systèmes et structures qui ne facilitent pas le partage, l'extraction et l'analyse. «Le défi majeur concerne la qualité médiocre des données cliniques. Dans un monde idéal, vous auriez des données correctement codées et structurées, mais dans la réalité vous êtes en présence de texte libre et de données incomplètes,» déclare le coordinateur du projet Debugit. Une solution d'interopérabilité sémantique Le Dr Colaert et son équipe ont surmonté ce problème en utilisant les technologies de l'information et de la communication (CIT) et une structure d'interopérabilité sémantique pour extraire la multitude de données cliniques et antibiogrammes des systèmes d'information hospitaliers (SIH) et les utiliser pour déterminer les tendances en matière de résistance antimicrobienne. Le système Debugit représente les données SIH sous la forme d'une ontologie de domaine commune concernant les microbes et le contrôle de l'infection, regroupe ces informations à partir de différents sites et les harmonise à une ontologie commune en vue de créer un répertoire de données cliniques global, mais virtuel. Les données sont ensuite analysées en appliquant des techniques statistiques et d'extraction de données et peuvent être produites par le biais de systèmes SIH ou d'une application web autonome. «Le système pourrait servir à regrouper et analyser les données provenant de plusieurs hôpitaux afin de déterminer la résistance antimicrobienne dans une région, un pays ou à l'échelle mondiale. Cependant, dans la pratique, les hôpitaux rechignent à mettre leurs données à disposition de cette façon. Il ne s'agit pas d'un problème de confidentialité, mais plutôt du fait que les hôpitaux ne veulent pas révéler des informations susceptibles de leur porter tort,» explique le Dr Colaert. «Néanmoins, dans le projet Debugit nous avons montré que cela était possible et nous pensons que cela devrait être fait étant donné les bénéfices importants qu'une utilisation plus intelligente des antibiotiques apporterait aux patients, à la société et aux systèmes de soins de santé Outre le fait de sauver des vies humaines et d'améliorer les soins par un usage plus efficace et plus efficient des antibiotiques, le système, dans le cas où il serait appliqué à grande échelle, pourrait réduire considérablement les coûts hospitaliers et des soins de santé en général car moins d'argent serait investi dans des traitements inefficaces et le rétablissement des patients serait accéléré. Plusieurs hôpitaux impliqués dans le projet procèdent à des essais de validation, notamment l'Hôpital universitaire de Genève qui envisage d'intégrer de façon permanente la plateforme Debugit à son système d'information hospitalier. D'un simple clic sur un bouton, les médecins pourront rechercher des informations sur une infection bactérienne, consulter ses degrés de résistance aux différents antibiotiques et bénéficier d'une aide à la décision concernant les meilleurs médicaments à prescrire à un patient spécifique. «D'autres facteurs peuvent également être intégrés au mécanisme d'aide à la décision, comme les contre-indications et les effets secondaires. En fait, notre démonstrateur preuve de concept montre étape par étape que plus vous fournissez de données cliniques, plus le système devient précis et efficace,» déclare le Dr Colaert. Agfa HealthCare envisage d'intégrer la plateforme à son propre système d'information hospitalier, appelé ORBIS, afin d'offrir une solution de surveillance de la résistance antimicrobienne pouvant servir de base à d'autres applications potentielles. «La structure d'interopérabilité sémantique et la technologie sous-jacente peuvent faire bien mieux qu'une simple surveillance de la résistance bactérienne. Par exemple, nous étudions également la possibilité de l'utiliser pour aider les sociétés pharmaceutiques à trouver des patients pour les essais cliniques,» explique le Dr Colaert. Le projet Debugit a été financé au titre du septième programme-cadre (7e PC) de l'Union européenne. (1) «Detecting and eliminating bacteria using information technologies». Liens utiles: - Site web du projet «Detecting and eliminating bacteria using information technologies» - Fiche d'information du projet Debugit sur CORDIS