Le développement d'un médicament est principalement un problème d'intégration d'informations et de gestion de connaissances. Connaître les cibles potentielles d'une molécule et les fonctions de ces cibles est une chose. Connaître les mécanismes physiologiques qui doivent être ciblés et la façon dont ils doivent être manipulés pour obtenir un impact thérapeutique donné en est une autre. Or, non seulement ces deux aspects ne sont pas interchangeables, mais le succès du déve-loppement d'un médicament résulte principalement de la manipulation cohérente d'un système physiologique dans son ensemble et non de la manipulation d'une cible dans un contexte restreint. Cela impose une nouvelle approche qui requiert en tout premier lieu la modélisation des mécanismes physiopathologiques concernés ; elle sera suivie de vérifications expérimentales in vivo dont l'objectif est de valider et/ ou d'infirmer les points clés qui sous-tendent le modèle. Ces résultats expérimentaux sont ensuite intégrés dans le modèle pour en corriger les erreurs, aboutissant à un modèle qui décrit en détail les mécanismes associés à l'instauration puis au développement d'une pathologie donnée et prédit les moyens qui devront être mis en oeuvre pour prévenir, ou traiter, cette maladie.
Qu'est-ce qu'un « modèle » et que peut-on en attendre ?Pour atteindre ce but, les va-et-vient entre modélisa-tions et vérifications expérimentales sont incontournables. En effet, un modèle ne peut être autre chose qu'une approximation de la réalité. Plus le phénomène biologique devant être modélisé est complexe, plus l'approximation que constitue le modèle est grossière. Il est donc indispensable que ce modèle soit confronté à la réalité biologique qu'il est censé représenter. Cette démarche est à l'origine d'un processus synergique d'une efficacité tout à fait étonnante : un modèle indique très précisément ce qui devrait être observé expé-rimentalement, quand, où, comment et pourquoi. De ce fait, les résultats expérimentaux ne peuvent plus être sujets à conjectures et les erreurs du modèle sont très vite décelées et corrigées. Mais il y a beaucoup plus. Les expériences destinées à tester un modèle révèlent souvent des résultats totalement inattendus qui, intégrés > La nécessité d'élaborer et mettre en oeuvre des méthodes permettant une modélisation prédic-tive cohérente, fiable et précise des systèmes biologiques est devenue une évidence tant les enjeux économiques qui y sont liés sont importants. Cela est vrai au niveau industriel (pharmacologie, agroalimentaire et environnement, etc.) comme au niveau public (santé, recherche, etc.). On admet communément que la modé-lisation est avant tout une affaire d'informatique. Bien que cela se vérifie dans le cas des systèmes « continus » ou peu complexes, il n'en est pas de même en ce qui concerne les systèmes « discontinus » ou hyper-complexes que sont les systèmes vivants par exemple. Dans ces domaines, la modélisation devient une affaire de biologie assistée par l'informatique, et non pas le contraire. Nous tenterons dans ...