La réglementation européenne autorise l'utilisation des données de modélisation et de simulation numérique pour l'évaluation des dispositifs médicaux. Toutefois, comme le souligne ici Jean-Matthieu Prot, il reste à encourager activement cette démarche, à l'instar de la FDA avec son programme MDDT.

Jean-Matthieu Prot (crédit photo : Glassholic)

Par Jean-Matthieu Prot, enseignant-chercheur à l'Université de Technologie de Compiègne.

Le virage numérique qui s’opère dans toutes les industries a depuis longtemps touché le secteur de la santé et particulièrement celui du dispositif médical. Qu'il s'agisse de Software As Medical Device, Digital Therapy (DtX) ou de logiciel de santé, le cadre réglementaire posé par le règlement européen est clair dès lors que l’intention médicale est bien définie. Il s’agit pour le fabricant de prouver que le développement du logiciel a suivi les exigences des normes de consensus ou harmonisées et que les bénéfices cliniques surpassent les risques pour obtenir le marquage CE nécessaire à l’accès au marché.

Le numérique comme outil de R&D

Les progrès apportés par le numérique se manifestent également dans les capacités de modélisation. Largement utilisée par les industriels pionniers en la matière, dans l'aéronautique, l'automobile et le nucléaire, la modélisation permet notamment de simuler les conditions d'utilisation de leurs produits, comme des contraintes mécaniques et thermiques qu'ils peuvent subir.

Selon l’enquête MDIC publiée en 2023, le secteur médical n’est pas en reste, avec un usage de la modélisation en R&D qui concerne principalement les fabricants de dispositifs cardiovasculaires, orthopédiques, neurologiques, ophtalmologiques, respiratoires et gastro-rénaux.

Une acceptation timide pour l'évaluation réglementaire

Cependant, lorsqu’il s’agit d’utiliser ces modèles ou simulations dans une documentation technique pour valider les exigences de performance, de sécurité ou d’efficacité clinique comme le requiert la réglementation sur les dispositifs médicaux, il n’y a actuellement aucun consensus européen.

Pourtant, l’article 10.1 de l’annexe I sur les Exigences générales en matière de sécurité et de performances précise que, s’il y a lieu, les performances peuvent se référer « aux résultats des recherches en biophysique ou en modélisation dont la validité a été préalablement démontrée » ; l’article 4.5.4 de l’annexe VII, qui décrit l’examen de l’évaluation préclinique par les organismes notifiés (ON), évoque comme moyens admis « les essais précliniques, par exemple les essais en laboratoire, les essais d'utilisation simulée, la modélisation informatique…».

Pour autant, aucun guide du groupe de travail MDCG (Medical Device Coordinator Group) n’est proposé à ce jour sur l’usage et la validation des modèles numériques, pas plus qu’une norme européenne harmonisée.

Par conséquent, malgré l'absence d’interdiction, peu de données issues de la modélisation sont actuellement revendiquées ou partagées pour la validation préclinique, la validation de la conception et moins encore pour l’évaluation des performances cliniques.

Des initiatives en Europe et Outre-Atlantique

Or, de nombreuses initiatives européennes existent, comme le consortium industriel Living Heart Project porté par Dassault Systèmes sur le jumeau numérique du cœur depuis 2014, ou encore le financement européen In-silico trials for developing and assessing biomedical products du plan H2020. Celui-ci a pour but d'améliorer les capacités d’évaluation clinique tant du risque que du bénéfice par la possible multiplication des conditions envisagées sur des objets virtuels.

En France, il faut saluer l'initiative française Biomed in silico, portée par les associations Avicenna Alliance, Nafems et Micado. Depuis sa création en 2023, elle mène des actions visant à convaincre les fabricants de DM, les praticiens et les régulateurs du potentiel des technologies numériques, notamment pour favoriser l'adoption des essais in silico (au moyen de la modélisation).

Aux États-Unis, la FDA a clarifié la place qu’elle peut donner à ses modèles computationnels à différents niveaux de validation des technologies de santé en suivant le processus suivant :

• Adoption des recommandations du standard V&V 40 (2018) pour encadrer l’utilisation des techniques de modélisation dans un guide intitulé "Credibility Assessment Framework for Computational Modeling" (draft en 2021 accepté en 2023).
• Création d’un groupe de travail dédié à la modélisation et simulation (ModSIMWG) qui évalue les modèles et leurs places dans les différentes phases du cycle de vie du produit.
• Mise en place d’un cadre de qualification des outils de développement des dispositifs médicaux (MDDT : Medical Device Development Tool) qui intègre la modélisation comme méthode alternative à l’expérimentation.

Des modèles validés et reconnus par la FDA

Avec le MDDT, le fabricant a deux possibilités :

• développer un modèle comme méthode alternative à l’expérimentation,
• accéder à l'un des modèles validés par l’agence et donc reconnus d’un point de vue réglementaire.

Ces modèles validés peuvent être incorporés dans un processus réglementaire en pré- ou post-commercialisation, pour simuler le dispositif lui-même, réaliser des tests, simuler la biocompatibilité, la toxicité d’un matériau…, ou encore pour servir d'outils de simulation du fonctionnement du DM et des effets de son environnement (électromagnétisme par exemple).

La FDA encourage la modélisation pour l’évaluation des DM Pour toute application, la vérification de la crédibilité du modèle est cruciale. Cette crédibilité repose sur l'adéquation du modèle avec le contexte d’utilisation, les risques inhérents, ainsi que sur un processus rigoureux de vérification, validation et quantification des incertitudes. A ce jour, 17 outils sont librement accessibles et le pipeline de caractérisation est clair pour ceux qui souhaitent faire reconnaitre leurs propres méthodes comme outils à disposition. La FDA revendique plus de 1000 dossiers ayant eu recours à ses 17 outils. Leur capacité d’évaluation s’en trouve grandement augmentée, et répond aux enjeux éthiques, par la diminution du recours à l’expérimentation animale ou humaine, et aux enjeux économiques en réduisant la durée d’accès au marché des produits innovants.

Une démarche à adapter à l'échelle européenne

En conclusion, l'application du règlement européen autorise l’utilisation de données de modélisation et de simulation numérique pour valider la conception des DM et garantir leur sécurité et leur performance. Cependant, il n’existe pas d’initiative coordonnée permettant de rapprocher les attentes des ON et des autorités compétentes avec les méthodes déjà éprouvées dans les centres de recherche académique ou chez les fabricants.

L’exemple des Etats-Unis pourrait s’adapter à l’échelle européenne en s’appuyant sur les entités comme le MDCG, le réseau Heads of Medicine Agencies ou encore le Laboratoire de Références pour les méthodes alternatives à l’expérimentation animale (EURL ECVAM) et des programmes de coopération public/privée disposant de l’expertise nécessaire à la validation de ces méthodes computationnelles.

L’arrivée massive des modèles utilisant l’intelligence artificielle plaide pour une position rapide des autorités sur l’intégration de ces outils comme méthode de validation des performances et d’évaluation des risques afin de faciliter l’accès des innovations au marché européen.

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