Jehee Suh, PDG d’Inocras – Série d’entretiens

Jehee Suh, PDG d’Inocras, compte plus de deux décennies d’expérience dans le secteur des sciences de la vie, combinant une profonde compréhension scientifique avec une perspective commerciale stratégique. Avant de prendre les rênes d’Inocras, il a occupé le poste de PDG de Cartexell et de directeur exécutif chez Helixmith, où il a supervisé le développement de thérapies cellulaires et géniques. Plus tôt dans sa carrière, Suh était associé chez McKinsey & Company, conseillant les entreprises pharmaceutiques et biotechnologiques mondiales sur les stratégies de croissance et d’innovation, et a commencé sa carrière en tant que responsable de marque chez Novartis. Son passé diversifié – qui s’étend du conseil à l’entrepreneuriat biotechnologique et à la gestion pharmaceutique – le positionne pour diriger Inocras à travers sa prochaine phase d’expansion et de progrès scientifique.

Inocras est une entreprise de médecine de précision qui fait figure de pionnière dans la nouvelle génération de diagnostics génomiques et d’analyses de données pour transformer les soins de santé personnalisés. L’entreprise se concentre sur la fourniture de séquençage du génome entier de haute qualité et de solutions bioinformatiques avancées qui permettent aux cliniciens et aux chercheurs d’identifier des variants génétiques exploitables pour le cancer, les maladies rares et au-delà. En combinant la technologie de séquençage de pointe avec des plateformes d’analyse de données propriétaires, Inocras vise à rendre le profilage génomique complet plus accessible, plus précis et plus cliniquement significatif pour les patients du monde entier.

Vous avez occupé des postes de direction dans les biotechnologies, le conseil et l’industrie pharmaceutique, de McKinsey et Novartis à Inocras et Cartexell. Comment ce passé diversifié a-t-il façonné votre approche de l’innovation dans le domaine de la génomique aujourd’hui ? 

Ma carrière m’a donné une vision à 360 degrés de la façon dont l’innovation passe de l’idée à l’impact. Chez McKinsey, j’ai appris à résoudre des problèmes complexes et à impulser un changement significatif. Chez Novartis, j’ai vu de première main à la fois le pouvoir et les limites de la médecine moderne, comment les avancées peuvent transformer des vies, mais également comment de nombreux patients sont toujours laissés pour compte. Ces expériences ont façonné mon approche axée sur la mission à Inocras. Nous avons fondé l’entreprise pour faire du séquençage du génome entier une véritable norme de soins dans l’oncologie, en apportant des connaissances génomiques complètes et accessibles à chaque patient, et non seulement à quelques privilégiés. Pour moi, diriger Inocras ne consiste pas seulement à faire progresser la technologie ; c’est s’assurer que l’innovation se traduit par un impact là où cela compte le plus : au point de soins.

Inocras se concentre sur le fait de rendre les connaissances ADN plus accessibles et exploitables. Pouvez-vous partager la vision fondatrice de l’entreprise et quels défis spécifiques dans le domaine de la génomique vous avez-vous cherché à résoudre ?

Depuis le début, notre vision était simple mais ambitieuse : placer des millions de génomes de cancer à l’intérieur d’un ordinateur afin que les algorithmes puissent découvrir des informations qui pourraient changer la façon dont les patients sont diagnostiqués et traités. Très rapidement, nous avons réalisé que la réalisation de cette vision exigeait plus que une technologie puissante. Elle nécessite un moyen durable de collecter des génomes cliniques réels à grande échelle.

C’est pourquoi nous avons construit Inocras en tant qu’entreprise de diagnostics en premier lieu. En aidant les patients un à un sous des normes cliniques complètes, nous créons une base de confiance, de qualité et d’accessibilité. Notre test de génome entier fournit l’image la plus complète et la plus précise du cancer d’un patient tout en restant suffisamment rentable pour atteindre plus de personnes. Inocras est, dans son essence, un moteur clinique. Nous fournissons un diagnostic WGS unique aujourd’hui, tout en construisant le modèle de fondation génomique de demain. Chaque génome que nous séquençons sert un patient individuel maintenant et contribuera à l’intelligence génomique qui servira des millions dans un avenir proche.

Le séquençage du génome entier est souvent décrit comme la base de la santé de précision. Quelles sont les avancées clés qui permettent sa transition des milieux de recherche aux applications cliniques et même aux applications grand public ?

Le séquençage du génome entier (WGS) est de plus en plus reconnu comme une pierre angulaire de la santé de précision. Plusieurs avancées clés facilitent sa transition des laboratoires de recherche aux applications cliniques et même aux applications grand public :

Tout d’abord, le coût de séquençage d’un génome entier a chuté de manière spectaculaire, poussé par l’innovation rapide et la concurrence nouvelle dans l’industrie. Nous entrons dans une période où le WGS peut être livré à un coût égal ou même inférieur à celui des panneaux traditionnels.

Deuxièmement, la bioinformatique a progressé pour suivre la biologie. Un génome individuel est un fichier brut de 100 Go. Transformer cela en signification clinique précise était autrefois presque impossible. Aujourd’hui, avec des pipelines d’analyse avancés et des bases de données curatoriales, nous pouvons décoder l’ensemble du génome avec une précision clinique.

Enfin, l’IA devient le traducteur universel du génome. L’IA améliore désormais chaque couche d’analyse, de l’interprétation des mutations à la guidance clinique en temps réel. À l’avenir, l’IA génomique agira comme un conseiller virtuel pour les médecins, et même pour les consommateurs – en expliquant ce que dit le génome et ce que cela signifie pour la santé. C’est le véritable facteur d’adoption de masse.

L’IA et l’apprentissage automatique transforment la façon dont les données génomiques sont interprétées. Comment Inocras utilise-t-il ces technologies pour améliorer la précision et la rapidité dans l’analyse génétique ?

Inocras a été créé par des médecins ayant une formation avancée en informatique – des personnes qui comprennent à la fois la réalité clinique et la complexité computationnelle du génome. Dès le début, notre fondation a été l’intelligence humaine (HI). Nous avons maîtrisé la façon d’interpréter le génome avant de demander à l’IA de le mettre à l’échelle.

On dit souvent que l’IA ne peut remplacer que ce que les humains comprennent déjà. C’est pourquoi nous sommes positionnés pour être des leaders dans l’IA. Nous sommes parmi les meilleurs interprètes humains de données génomiques, et tout aussi important, nous avons curé l’une des plus grandes collections de génomes de cancer de haute qualité. L’IA n’est puissante que si les données dont elle apprend sont de qualité, et nous générons plus de données WGS de cancer cliniquement validées que quiconque.

Aujourd’hui, l’IA est déjà intégrée dans nos pipelines d’appel de variantes et d’annotation médicale, automatisant ce qui nécessitait autrefois des efforts manuels fastidieux. Nous allons continuer à progresser vers une véritable IA génomique.

L’une des promesses majeures de la génomique est de mettre fin à l’« odyssée diagnostique » pour les patients atteints de maladies rares et de cancer. Quels progrès avez-vous constatés dans ce domaine, et à quel point sommes-nous proches de fournir des diagnostics vraiment personnalisés à grande échelle ?

Ce n’est pas une promesse, c’est une réalité aujourd’hui. Dans le cancer, le séquençage du génome entier montre déjà des informations que les panneaux de gènes réguliers manquent. Des facteurs tels que les changements structurels, les modèles de mutation ou les défauts de réparation cachés (comme HRD) peuvent influencer les décisions de traitement.

Le véritable défi maintenant n’est pas la technologie ou le coût. C’est l’adoption. Nous avons besoin d’une couverture des payeurs, mais encore plus, nous avons besoin d’un changement de mentalité. Dans le cancer, une maladie entraînée par l’ADN, un test de génome complet devrait faire partie de l’enregistrement de base de chaque patient, tout comme l’imagerie ou la pathologie. Lorsque ce déplacement se produira, les soins guidés par le génome deviendront la norme. Cela deviendra routine.

Les données génomiques sont très sensibles. Comment Inocras aborde-t-il la confidentialité, la sécurité et les considérations éthiques tout en maintenant le niveau d’accès aux données nécessaire à la recherche et à l’innovation ?

Les données du génome sont profondément personnelles et doivent être traitées avec un soin extrême. Nous opérons sous les normes CAP/CLIA, ISO-15189 et HIPAA complètes, mais notre engagement va bien au-delà de la conformité. Nous utilisons des architectures fédérées dans le cloud pour garder les génomes bruts hors des environnements sécurisés, et chaque point d’accès est entièrement traçable.

Le plus important, nous croyons que la génomique éthique signifie retourner de la valeur au patient, et non simplement utiliser ses données. Les génomes devraient habiliter l’individu avec des réponses, des conseils et des soins – c’est le principe fondamental derrière chaque système que nous construisons.

Le coût du séquençage continue de chuter de manière spectaculaire. Comment ce déplacement modifie-t-il l’économie de la génomique et l’équilibre entre l’innovation, l’accessibilité et l’équité en matière de soins de santé ?

Le coût n’est plus le facteur décisif dans la génomique. Le séquençage du génome entier a atteint un niveau où il peut être déployé à grande échelle. Le véritable défi a changé pour passer de l’interprétation – comment transformer d’énormes ensembles de données génomiques en clarté clinique. À mesure que nous progressons, l’équité dépendra moins du prix du séquençage et plus de qui peut fournir des insights génomiques précis et alimentés par l’IA à chaque patient et système de santé. L’avenir de la génomique ne sera pas défini par le coût, mais par l’accès à la compréhension.

À mesure que les modèles d’IA deviennent plus sophistiqués, prévoyez-vous un avenir où les recommandations basées sur le génome deviennent une norme des soins de santé préventifs – tout comme les bilans de santé annuels aujourd’hui ?

Oui. Dans cette décennie, chacun aura ses données génomiques personnelles disponibles. L’IA les interprétera en continu – en alertant les individus sur les risques héréditaires, les réponses aux médicaments et les trajectoires de maladie à long terme avant même que les symptômes n’apparaissent. Nous allons passer des soins réactifs à des conseils prédictifs. Lorsque chaque individu porte une ligne de base génomique numérique, mise à jour par l’IA au fil du temps, la génomique préventive deviendra partie intégrante des soins de santé quotidiens.

En regardant vers l’avenir, quel rôle la génomique jouera-t-elle dans la transformation plus large de la médecine par l’IA au cours de la prochaine décennie ?

La génomique sera la première véritable frontière de l’IA dans la médecine parce que le génome est déjà numérique – des milliards de lettres de code biologique. L’IA utilisera ce code pour redéfinir la classification des maladies, prédire les risques et guider les traitements. Nous allons, une fois pour toutes, passer du traitement du cancer par organe au traitement par signature moléculaire. La génomique deviendra un test de base pour la santé numérique. L’avenir de la médecine sera construit là où la biologie rencontre les données, et cela commence par le génome.

Enfin, qu’est-ce qui vient ensuite pour Inocras ? Y a-t-il des jalons à venir, des partenariats ou des technologies que vous êtes particulièrement enthousiaste à mesure que vous continuez à faire progresser les soins de santé personnalisés ?

Notre mission maintenant est de faire du séquençage du génome entier la norme de soins dans le cancer. Nous obtenons une prise en charge, nous entrons dans les grands hôpitaux et prouvons qu’un test de génome complet devrait être aussi routinier que la pathologie ou l’imagerie. La prochaine course est l’échelle – être les premiers à 100 000 génomes de cancer, puis à un million. Avec cette fondation, nous construisons le premier véritable modèle de fondation génomique formé sur des génomes de cancer cliniques réels. Il alimentera une nouvelle ère de soins contre le cancer alimentés par l’IA, où le génome complet informera chaque diagnostic, chaque décision de traitement et chaque vérification de récidive.

Merci pour cette grande interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus peuvent visiter Inocras.