Ro'ee Gilron, PhD, neuroscientifique principal chez Rune Labs - Série d'interviews

Ro'ee Gilron, PhD, est le neuroscientifique principal à Laboratoires de runes, une société de logiciels et d'analyse de données pour la neurologie de précision, qui soutient la prestation de soins et le développement de thérapies. StrivePD est l'écosystème de prestation de soins de la société pour la maladie de Parkinson, permettant aux patients et aux cliniciens de mieux gérer la maladie de Parkinson en donnant accès à des tableaux de bord organisés résumant une gamme de sources de données sur les patients et en connectant les patients aux essais cliniques. Pour le développement de produits thérapeutiques, les sociétés biopharmaceutiques et de dispositifs médicaux tirent parti de la technologie de Rune, du réseau de cliniciens et de patients engagés et de vastes ensembles de données longitudinaux du monde réel pour accélérer les programmes de développement. La société a reçu le soutien financier d'investisseurs de premier plan tels que Eclipse Ventures, DigiTx, TruVenturo et Moment Ventures.

Qu'est-ce qui vous a initialement attiré dans le domaine des neurosciences ?

Je suis tombé amoureux du domaine des neurosciences translationnelles après mon expérience de recherche auprès de patients épileptiques à l'unité de surveillance de l'épilepsie (EMU). Beaucoup de travail a été fait avec ces patients au fil des ans, ce qui a conduit à des découvertes étonnantes dans les domaines de la parole, de la vision et du contrôle moteur, le domaine dans lequel je me concentrais à l'époque. Après avoir fait de la recherche fondamentale pour mes études supérieures, je voulais pouvoir travailler avec des patients spécifiquement sur les maladies dont ils souffrent. Cela m'a motivé à appliquer ce que j'ai appris à l'école supérieure sur le contrôle moteur et l'ingénierie pour travailler avec des patients atteints de la maladie de Parkinson avec des appareils de stimulation cérébrale profonde.

Pourriez-vous nous parler de certains de vos premiers travaux sur les appareils de stimulation cérébrale profonde (DBS) ?

Au cours de la dernière décennie de ma carrière, j'ai eu la chance d'être au bon endroit au bon moment. J'ai rejoint le laboratoire de Philip Starr, un neurochirurgien à UCSF Health, et à l'époque, il travaillait avec des dispositifs DBS expérimentaux. Le laboratoire s'efforçait d'obtenir une exemption de dispositif expérimental (IDE) pour collecter les données nécessaires à la prise en charge d'une demande d'approbation préalable à la commercialisation auprès d'un groupe restreint de patients et de cliniciens essayant de développer des thérapies de nouvelle génération avec DBS.

Un élément passionnant de ce travail a été les nouvelles capacités des appareils qui étaient en cours de développement à l'époque. Il y a un appareil de stimulation cérébrale que nous avons travaillé à développer de bout en bout, ce qui impliquait de concevoir l'interface, de travailler avec l'appareil et de le programmer.

Rune Labs se décrit comme une société de logiciels et d'analyse de données pour la neurologie de précision. Pourriez-vous définir ce qu'est la neurologie de précision ?

Nous prenons le manuel de la recherche sur le cancer au cours des 10 dernières années. Nous avions l'habitude de penser qu'un essai échouait parce que seulement 5 % des patients répondaient. Nous réalisons maintenant que si vous prenez toutes ces données et que vous les agrégez sur tous les différents types de cancer, séquencez les génomes des tumeurs et prenez les «échecs» perçus, vous avez une thérapie beaucoup plus personnalisée à fournir à ces patients. Maintenant, vous ne traitez pas une patiente atteinte d'un cancer du sein, mais vous traitez un type de tumeur très spécifique qui a été séquencé à partir d'une patiente atteinte d'un cancer. Les soins sont incroyablement personnalisés. Cette révolution dans le domaine du cancer a eu un impact majeur sur les taux de survie des patients, et maintenant nous essayons d'apprendre de cette expérience.

En neurologie, nous sommes encore coincés, dans une certaine mesure, avec des façons d'évaluer certains troubles qui existent depuis un siècle. Nous essayons d'inaugurer un avenir où tous ces appareils incroyablement sophistiqués sont attachés à une montre-bracelet et associés à des smartphones, collectant des informations détaillées sur les patients pour les aider, ainsi que leurs cliniciens, à prendre de meilleures décisions concernant leur traitement. Nous voulons utiliser ces données comme base pour développer de nouvelles thérapies neurologiques et les commercialiser.

Il y a eu très peu de percées dans la maladie de Parkinson au cours de la dernière décennie, pourquoi est-ce une maladie si difficile à combattre ?

C'est multifactoriel dans la maladie de Parkinson. Nous n'avons pas la cible parfaite et la plupart des thérapies que nous avons aujourd'hui ne changent pas le cours de la maladie, ne traitant que les symptômes, y compris le DBS. Il est difficile de développer de nouveaux médicaments. La maladie de Parkinson et de nombreux autres troubles se déroulent sur une période avant même que les symptômes ne se manifestent. Vous pouvez vivre très longtemps avec une maladie stable, ce qui rend difficile l'évaluation de l'efficacité de nouveaux médicaments de manière traditionnelle. Les méthodes de mesure des avantages cliniques, comme les questionnaires, ne sont pas toujours capables de saisir avec précision l'impact, en particulier avec la diversité des symptômes de la maladie dans un essai de 500 patients. Il y a un nombre très limité de molécules à tester.

Cependant, il existe une théorie selon laquelle si vous aviez un moyen beaucoup plus profond de phénotyper les patients et de les suivre pour recueillir plus de détails au fil du temps, vous pourriez être en mesure d'observer un effet que vous n'auriez pas pu observer auparavant. Cela pourrait nécessiter une durée plus courte, comme des semaines ou des mois, accélérée grâce aux données collectées à partir de dispositifs portables comme l'Apple Watch.

Quel type de données Rune Labs collecte-t-il des appareils portables comme l'Apple Watch aux implants cérébraux profonds sophistiqués qui peuvent accélérer le développement de thérapies pour la maladie de Parkinson ?

Avec l'Apple Watch, nous avons l'autorisation 510(k) de la Food and Drug Administration des États-Unis pour mesurer minute par minute les tremblements et la dyskinésie d'un patient. Nous avons travaillé avec Apple sur cette technologie, ce qui nous permet de nous concentrer davantage sur les patients chaque jour, chaque semaine et chaque mois. Ce n'est pas possible lorsque vous ne regardez que le score clinique d'un patient. Avec l'Apple Watch, nous pouvons collecter une vaste gamme de données qui nous permettent de faire des annotations phénotypiques approfondies. En plus de ces réponses validées, il recueille également de nombreuses informations sur le patient. Cela peut inclure des schémas de leur mobilité du nombre de pas à la longueur des pas, à d'autres mesures validées comme le temps de double support ou la marche en symétrie, qui se rapportent à la probabilité de chute du patient - une grande préoccupation pour les patients atteints de la maladie de Parkinson et un facteur important d'invalidité. Nous surveillons également l'activité de sommeil et l'exercice, dont les études ont montré qu'elles sont bénéfiques. L'exercice est l'une des seules choses bénéfiques pour les symptômes de la maladie de Parkinson sur de longues périodes.

De plus, nous utilisons ces données pour aider à phénotyper les patients avec des dispositifs DBS dans un sous-ensemble de patients atteints de la maladie de Parkinson plus avancée. Pour cela, nous utilisons des appareils fabriqués par Medtronic qui peuvent détecter l'activité cérébrale. Nous suivons beaucoup d'informations sur l'électrophysiologie des patients qui proviennent du plus profond de ces noyaux qui produisent des réseaux pathologiques chez les patients. Cette approche nous permet de caractériser les patients d'une manière qui n'était pas possible auparavant.

Comment ces données aident-elles Rune Labs à proposer des thérapies prédictives personnalisées ?

Nous y parvenons à partir d'une approche axée sur le patient. À l'heure actuelle, il peut être difficile de communiquer toutes les options disponibles à une personne atteinte de la maladie de Parkinson, car les cliniciens doivent trier un grand nombre de ces thérapies pour leurs patients. L'une des choses que nous pensons que de meilleures données pourraient aider est l'amélioration des prédictions, comme recommander à un patient de recevoir un appareil DBS parce qu'il a connu de nombreuses fluctuations motrices avec des médicaments oraux. Nous pouvons aider le patient à avoir cette conversation avec son clinicien. Un autre exemple est que si un clinicien peut voir à partir des données que son patient a connu beaucoup de dyskinésie, il peut recommander de changer la formulation de son médicament. Il existe de nombreux nouveaux médicaments et dispositifs sur le marché et nous voulons donner aux patients les moyens d'explorer toutes les options.

De plus, nous travaillons avec des fabricants d'appareils comme Medtronic qui, à l'avenir, pourront éventuellement proposer des suggestions en temps réel aux patients, comme des médicaments particuliers ou si la modalité inhalée ou injectée leur convient le mieux.

Une autre chose sur laquelle nous travaillons dans l'espace des dispositifs DBS est de pouvoir prendre les données sur les résultats d'un patient, comme ses symptômes, et de les combiner avec les données électrophysiologiques qui sont collectées à partir de son cerveau. La réunion de ces deux types de données pour proposer une recommandation sur la façon de stimuler efficacement le cerveau d'un patient peut, à l'avenir, être intégrée dans des essais cliniques. Il existe déjà quelques exemples de ce qui a été fait qui ont aidé à identifier des biomarqueurs pour la progression de la maladie de Parkinson.

Avec toutes les données recueillies, Rune Labs a-t-il été en mesure d'identifier des biomarqueurs de la progression de la maladie de Parkinson ?

Je pense que nous avons quelques premières pistes très prometteuses en termes de biomarqueurs. Les données publiées montrent que certaines caractéristiques contribuent à un risque accru et à une progression plus rapide de la maladie, comme les troubles du sommeil ou les problèmes cognitifs. La plateforme que nous avons peut mesurer ces symptômes. Ce qui est passionnant à ce sujet, c'est le potentiel qu'il a d'avoir un impact positif sur les patients. Les patients portent ces appareils et capturent ces schémas sur de longues périodes, ce qui est nécessaire pour développer des biomarqueurs étant donné que la durée de cette maladie se mesure en décennies.

Rune Labs a également travaillé sur un stimulateur de la moelle épinière pour aider les patients atteints de sclérose en plaques, pourriez-vous discuter de la science derrière cela ?

La sclérose en plaques est une maladie neurodégénérative et, comme la maladie de Parkinson, il n'y a pas de remède aujourd'hui, mais il existe des médicaments et des traitements modificateurs de la maladie qui aident les patients à soulager leurs symptômes. Ces médicaments diminuent essentiellement le système immunitaire hyperréactif qui pousse le corps à s'attaquer à lui-même dans la SEP. Chez Rune, nous étudions un nouveau traitement contre la SP qui utiliserait un dispositif de stimulation de la moelle épinière pour aider à gérer la douleur neuropathique associée à la SP. Ce qui est unique dans cette approche, c'est que, comme dans le cas de la maladie de Parkinson, vous pouvez utiliser cet appareil pour accéder au système nerveux.

Un objectif en neurologie est de concevoir un implant cérébral adaptatif qui peut répondre en temps réel aux ondes cérébrales pour traiter des dizaines de maladies. Quels sont certains des principaux défis derrière la construction de cela ? 

Il existe de nombreux défis fondamentaux derrière la construction d'un dispositif DBS adaptatif (aDBS). Le principal défi est d'enregistrer et de stimuler la même cible. Plusieurs facteurs peuvent avoir un impact sur la fidélité du signal, voire empêcher l'utilisation d'un appareil chez certains patients. Une étude récente a révélé que l'utilisation d'un générateur d'impulsions implantable (IPG) dans la poitrine droite à distance du dipôle électrique du cœur peut atténuer la contamination de l'électrocardiogramme (ECG) et ainsi réduire la probabilité d'artefacts ECG dans les contacts de détection disponibles. Parallèlement aux artefacts ECG, le mouvement du câble d'électrode DBS peut être observé comme provoquant de grands transitoires dans les signaux cérébraux. Les deux artefacts susmentionnés contaminent de larges bandes du spectre de fréquences et, par conséquent, empêchent potentiellement les politiques de contrôle basées sur des seuils de réagir efficacement au biomarqueur cible et de conduire à une augmentation ou une diminution incontrôlée de la stimulation.

Le développement de systèmes aDBS cliniquement durables apportera de nouveaux défis de nature technique, notamment une interaction sans artefact avec l'activité cérébrale. Bon nombre de ces défis pourraient être résolus en associant des dispositifs externes sans fil supplémentaires aux implants pour prendre en charge le suivi physiologique et comportemental tout en augmentant la précision des stratégies de contrôle adaptées au patient.

Merci pour cette excellente interview, les lecteurs qui souhaitent en savoir plus devraient visiter Laboratoires de runes.