L’effet à double tranchant, l’effet placebo

Dans un essai clinique afin de prouver l’efficacité d’un traitement, ni le patient ni le médecin ne savent si le patient reçoit le candidat-médicament ou le comparateur (un médicament déjà approuvé ou un placebo). Ceci afin de ne pas modifier l’état moral de la personne participant à l’étude. En effet, on sait que le moral influe beaucoup sur l’état de santé des patients. Si une personne ayant une pathologie lourde s’aperçoit qu’on lui injecte depuis 6 mois de l’eau salée alors qu’elle aurait pu continuer son traitement précédent, cela a forcément un impact sur son moral.

Comme les patients ne savent pas dans quel groupe ils sont, ils peuvent supposer qu’ils ont été traités avec le candidat-médicament, avoir un regain de moral et voir une amélioration de leur état. Le problème c’est lorsque cet effet est trop important et court-circuite l’effet du médicament.

Lors de ma dernière rencontre avec la société DBV Technologies (FR0010417345), j’ai appris que cet « effet placebo » était particulièrement limité pour les allergies. Ce n’est pas le cas pour toutes les disciplines. Les essais cliniques dans lesquels les patients rapportent ce qu’ils ressentent – comme le traitement de la douleur ou la dépression par exemple – sont beaucoup plus sensibles à l’effet placebo que les médicaments avec des critères plus concrets, tels que la survie globale, ou quelque chose qui peut être déterminé à partir d’une prise de sang.

L’effet placebo permet souvent d’augmenter l’effet du médicament observé lors de l’essai. Ainsi, les patients qui ne répondent pas au traitement affirmeront toujours qu’ils se sentent mieux, et dans ce cas l’effet placebo n’est pas un problème, il faut alors arriver à différencier l’effet du médicament et l’effet placebo.

Le problème est lorsque la population non traitée à un effet positif tellement important qu’il n’y plus de différence au niveau du critère mesuré avec la population traitée. C’est arrivé par exemple avec le LibiGel de BioSante (BPAX). Le LibiGel était un traitement pour la dysfonction sexuelle féminine. Il semblait fonctionner à merveille avec une augmentation du nombre d’événements sexuels satisfaisants de 83%. Malheureusement, le résultat était de 65% pour le groupe non traité. Par conséquent, l’effet de LibiGel n’était pas statistiquement significatif. On voit aussi ici que le paramètre mesuré est relativement subjectif contrairement au taux d’une protéine dans le sang ou le diamètre d’une tumeur.

Même chose pour Lexicon (LXRX). Son traitement de la polyarthrite rhumatoïde, le LX2931, semblait obtenir un taux de réponse satisfaisant de 60%. Par comparaison, le concurrent Xeljanz de Pfizer avait un taux de réponse de 59,8% et de 65,7% (pour les deux doses testées). Mais le Xeljanz a réussi son essai clinique parce que le groupe placebo avait un taux de réponse de 26,7% seulement. Dans l’essai de Lexicon, ce taux était de 49%. Ainsi, le LX2931 était un échec, car il n’y avait pas d’efficacité statistiquement significative par rapport au comparateur. On retrouve ici la notion de variabilité et de choix de population. En effet la variabilité des résultats joue énormément dans les tests statistiques. Si d’entrée de jeux votre population de référence présente une variabilité importante alors il sera plus dur pour vous de prouver l’efficacité de votre traitement.

• Au final que doit faire l’investisseur ?

Quand on sait que les biotechs ont la fâcheuse tendance à échouer dans des phases plus tardives que les grands groupes pharmaceutiques qui n’hésitent pas à arrêter les frais, que faire ? Renoncer à investir n’est pas la solution, surtout que le risque est proportionnel au gain potentiel.

D’une phase à une autre, la valeur d’une société peut considérablement augmenter. Et c’est bien là toute la subtilité de l’investissement dans les biotechs. Vaut-il mieux investir dans une société qui conduit des essais en Phase 1 et être confrontés à un échec cuisant ou attendre des phases plus tardives, mais avec un cours du titre forcément plus élevé ? La réponse se trouve sans aucun doute dans les entrailles des résultats publiés après les études.

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