A quelques jours des annonces de la nouvelle direction, il me semble intéressant de prendre un peu de recul.
Comment une biotech créée il y a plus de vingt ans autour d’une molécule prometteuse peut-elle arriver en 2026 à devoir reconstruire son système qualité et annoncer qu’un prochain essai devra notamment démontrer qu’elle est désormais capable de produire des données cliniques suffisamment fiables ?
Je ne crois pas que l’histoire d’AB Science puisse se résumer à une succession de malchances.
Elle me semble plutôt pouvoir s’expliquer par cinq mécanismes qui, pris séparément, paraissent parfaitement rationnels, scientifiques, voire humanistes, mais qui ont pu progressivement se renforcer les uns les autres.
1. Une conviction pharmacologique extrêmement forte… que la clinique n’a jamais véritablement consacrée.
L’histoire commence avec la mastocytose et une idée séduisante : le masitinib inhibe notamment c-KIT, récepteur essentiel à la biologie du mastocyte.
Mais une difficulté apparaît très tôt : le masitinib inhibe le KIT sauvage, mais pratiquement pas KIT D816V, mutation activatrice présente dans la grande majorité des mastocytoses systémiques.
Deux petites études de phase II, portant sur seulement 46 patients au total et sans placebo, donnent pourtant des résultats considérés comme similaires chez les patients D816V+ et D816V−.
L’observation aurait pu fragiliser l’hypothèse pharmacologique initiale. Elle en fait naître une nouvelle : le masitinib pourrait également agir par l’intermédiaire d’autres kinases, notamment LYN.
Cette hypothèse était parfaitement légitime à tester. Mais, de fait, elle permettait aussi de préserver l’hypothèse d’efficacité du masitinib.
Et c’est peut-être là que commence une mécanique qui va accompagner la molécule pendant vingt ans : lorsqu’une hypothèse ne se confirme pas suffisamment, une autre cible, une autre population ou une autre maladie permet de poursuivre.
Le champ devient considérable : cancers, mastocytose, polyarthrite, asthme, SEP, Alzheimer, puis SLA et autres pathologies neurologiques dans lesquelles on peut notamment observer une activation mastocytaire, sans toujours savoir si elle participe à la cause de la maladie ou n’en est qu’une conséquence.
Chaque fois, il existe un rationnel biologique.
Mais une plausibilité pharmacologique n’est pas une démonstration clinique.
On pourrait le résumer par une image : en pharmacologie, on peut découvrir une jolie petite rivière qui explique beaucoup de choses. Mais encore faut-il démontrer qu’elle devient réellement un fleuve clinique.
Un mécanisme biologique séduisant permet de formuler une hypothèse et justifie de faire l’essai. Il ne peut pas servir indéfiniment à expliquer pourquoi l’essai aurait dû être positif lorsqu’il ne l’est pas.
Ce qui est frappant, c’est que cet éparpillement était déjà largement installé lors de l’introduction en Bourse de 2010 : sept indications étaient présentées comme ayant donné des phases II « prometteuses », et leur développement simultané comme permettant de « maximiser la valeur créée », notamment grâce aux économies d’échelle.
Pour l’investisseur, le raisonnement était séduisant : plusieurs indications, donc plusieurs chances de réussir.
Avec le recul, la question peut être retournée : si le masitinib produisait un effet clinique suffisamment puissant, pourquoi aucune de ces multiples indications n’a-t-elle progressivement imposé la molécule par une démonstration clinique suffisamment robuste ?
Le risque était finalement moins diversifié qu’il n’y paraissait : c’était toujours la même molécule.
2. Des défaillances à répétition dans la démonstration clinique et réglementaire
C’est probablement le point le plus préoccupant. Un essai clinique n’est pas conçu pour trouver une raison de poursuivre le développement d’un médicament. Il est conçu pour répondre à une question préalablement définie, avec la possibilité que la réponse soit non. Encore faut-il poser la bonne question, à la bonne population, avec un protocole capable de mettre en évidence un effet cliniquement pertinent et objectivable, s’il existe.
C’est là que pharmacologie et développement clinique se rejoignent : un excellent essai construit sur une mauvaise hypothèse ne sauvera pas la molécule ; une bonne hypothèse testée par un mauvais essai ne permettra pas davantage de la démontrer.
Or l’histoire du masitinib est jalonnée de résultats insuffisants ou contestés, de nouvelles analyses, de modifications de populations ou de protocoles et de difficultés réglementaires.
Nous arrivons aujourd’hui à une situation pour le moins surprenante : après plus de vingt ans de développement clinique, AB Science annonce, en 2026, la reconstruction de son système qualité et la nécessité de démontrer sa capacité à produire des données cliniques suffisamment fiables.
À ce stade de l’histoire d’une société pharmaceutique, c’est presque un paradoxe : la fiabilité des données cliniques ne devrait plus être un objectif à démontrer, mais un prérequis acquis depuis longtemps.
Et cela pose une question inévitable : si cette capacité doit aujourd’hui être redémontrée, quelle confiance peut-on accorder aux données historiques sur lesquelles ont été construites les décisions de développement précédentes ?
Le dossier SLA est particulièrement révélateur : aux problèmes de fiabilité des données relevés dans le cadre des constats BPC s’ajoute une autre difficulté fondamentale : même indépendamment de ces problèmes de qualité, le bénéfice clinique lui-même n’a pas été considéré comme suffisamment démontré. Autrement dit, le problème n’était pas seulement de savoir si les données étaient suffisamment fiables : elles n’ont pas davantage convaincu les autorités qu’un bénéfice clinique suffisamment démontré justifiait l’AMM demandée, même sous forme conditionnelle.
Ce ne sont d’ailleurs pas seulement des interrogations extérieures à la société : les problèmes de qualité des données, les constats BPC et l’insuffisance de démonstration du bénéfice clinique ont été documentés par les autorités réglementaires, notamment l’EMA, tandis que la reconstruction actuelle du système qualité est annoncée par AB Science elle-même.
Il faut donc distinguer deux problèmes : peut-on faire confiance à la démonstration ? Et, lorsqu’on le peut, que démontre-t-elle réellement sur l’efficacité de la molécule ?
Lorsqu’un essai échoue, il est légitime de se demander si le protocole était mauvais, si la population était mal choisie ou si l’analyse était inadéquate.
Mais il faut aussi savoir poser les questions qui font mal : et si c’était simplement la molécule qui ne fonctionnait pas suffisamment ? Et si l’on décide malgré tout de poursuivre, sommes-nous prêts à mettre les moyens scientifiques, méthodologiques et financiers nécessaires pour obtenir enfin une réponse robuste ?
Dans une société pharmaceutique, connaître les BPC ne suffit pas. Il faut que les fonctions cliniques, statistiques, réglementaires et qualité puissent dire : non, ce protocole ne permettra pas de répondre correctement à la question ; non, cette analyse ne suffit pas ; non, ces données ne permettent pas de conclure ; et peut-être même : non, cette molécule ne fonctionne pas.
3. La puissance de l’espoir thérapeutique
C’est particulièrement évident dans la SLA : pendant des années, nous avons lu ici, sur ce forum, des témoignages bouleversants de patients et de familles confrontés à une maladie dramatique et disposant de très peu d’alternatives thérapeutiques.
Certains racontaient leur expérience du masitinib. D’autres attendaient avec impatience de pouvoir y accéder.
Cet espoir était parfaitement légitime et ces témoignages parfaitement sincères. Mais le témoignage d’un patient convaincu qu’un traitement lui fait du bien n’est pas une démonstration de son efficacité.
C’est précisément pour cela que l’on conduit des essais contrôlés, avec des critères prédéfinis et des analyses statistiques.
Plus la maladie est grave, plus les patients attendent et plus l’espoir est immense, plus la démonstration doit être rigoureuse.
Le danger n’est pas que l’espoir soit immense, c’est qu’il puisse progressivement devenir un substitut à la démonstration.
4. Le piège « unmet medical need » (Besoin médical non satisfait)
Lorsqu’une maladie est grave et qu’il n’existe pratiquement aucun traitement, il est légitime d’accepter davantage d’incertitude, d’accélérer certains développements ou d’adapter les procédures réglementaires.
Mais l’absence d’alternative ne transforme pas un signal en preuve. L’ unmet medical need peut justifier de prendre davantage de risques pour tester une hypothèse. Il peut conduire à accepter davantage d’incertitude ; mais il ne permet pas d’abaisser indéfiniment le niveau de preuve nécessaire pour considérer cette hypothèse comme démontrée.
Car le mécanisme peut devenir subtil. Un signal imparfait justifie une nouvelle étude ; puis une meilleure sélection des patients ; puis une sous-population ; puis un biomarqueur ; puis un nouveau critère…
Chaque étape peut être parfaitement défendable.
Mais une question essentielle risque progressivement de disparaître : qu’est-ce qui nous ferait décider d’arrêter ?
C’est toute la différence entre rechercher si un médicament fonctionne et rechercher continuellement les conditions dans lesquelles il pourrait encore fonctionner.
5. Le piège de la Bourse : toujours avoir une bonne raison de continuer
AB Science n’est pas seulement un laboratoire développant des médicaments. C’est aussi une biotech cotée qui doit financer leur développement. Or le marché ne valorise pas seulement des résultats acquis : il valorise aussi des perspectives, des étapes futures et des probabilités de succès.
Et lorsqu’une société dépend régulièrement du marché pour financer l’étape suivante, reconnaître qu’une hypothèse ne fonctionne pas, abandonner une indication ou envisager que la molécule ne soit peut-être pas à la hauteur des ambitions placées en elle n’est jamais neutre.
Il faut conserver la confiance nécessaire pour financer la suite.
Peut alors progressivement s’installer un langage dans lequel :
-un échec devient un enseignement ;
-un retard, une occasion d’optimiser le protocole ;
-une nouvelle analyse, la possibilité d’identifier une sous-population ;
-une nouvelle piste d’indication, une nouvelle opportunité ;
-une difficulté réglementaire, l’occasion de renforcer le développement.
Chacune de ces explications peut être parfaitement légitime. C’est leur répétition pendant plus de vingt ans qui mérite d’être interrogée.
Car il peut alors se créer une boucle redoutable : il faut conserver une perspective positive pour pouvoir financer la prochaine étape ; et il faut financer la prochaine étape pour pouvoir continuer à démontrer que la perspective positive était justifiée.
Et les cinq mécanismes finissent par s’auto-entretenir
Je laisse volontairement de côté ici une autre question parfois évoquée à propos des biotechs cotées : celle de l’enrichissement personnel éventuel de leurs dirigeants. Elle n’est même pas nécessaire à mon raisonnement.
Les cinq mécanismes précédents suffisent à créer une dynamique qui peut s’auto-entretenir.
La pharmacologie donne une raison scientifique de continuer. Une démonstration clinique insuffisante laisse place à une nouvelle interprétation. L’espoir des patients donne une raison humaine de continuer. L’« unmet medical need » peut conduire à accepter un niveau d’incertitude que l’on accepterait moins facilement ailleurs. Et la nécessité de financer l’entreprise donne une raison économique de poursuivre.
Autrement dit, nul besoin de supposer de mauvaises intentions pour expliquer la mécanique.
À chaque étape existe une excellente raison de ne pas arrêter.
C’est peut-être ainsi qu’une persévérance scientifiquement respectable peut progressivement devenir une obstination.
C’est pourquoi l’expression utilisée récemment ici de « confiance inébranlable dans l’avenir d’AB Science et de ses molécules » m’a interpellé.
Une confiance inébranlable est une qualité pour un supporter.
En développement pharmaceutique, c’est presque l’inverse : il faut construire des expériences capables de réfuter votre hypothèse, pas seulement de la conforter.
Et lorsque les données vous donnent tort, savoir arrêter, ou, s’il existe une raison scientifique solide de poursuivre, recommencer avec un niveau d’exigence capable de produire enfin une réponse robuste.
Le véritable danger d’une conviction inébranlable n’est pas de se tromper une fois.
C’est de disposer, après chaque échec, d’une nouvelle explication permettant de conserver intacte la conviction initiale.
Alors, qu’attendre du 9 octobre ?
Pas seulement la reconstruction du système qualité, même si elle est indispensable.
Mais un véritable changement de méthode.
Les actionnaires ont maintenant besoin de savoir quelles données historiques sont réellement exploitables, quelles hypothèses restent crédibles, quels programmes méritent encore d’être financés et lesquels doivent être abandonnés, quelles preuves seront exigées avant de poursuivre, combien cela coûtera et comment cela sera financé.
Après plus de vingt ans, la rupture ne serait peut-être pas d’annoncer une nouvelle ambition pour AB Science.
Elle serait de passer d’une culture où il existe toujours une raison de poursuivre à une culture où la valeur vient de la qualité des décisions, y compris celle d’arrêter lorsqu’il le faut.
Car la valeur d’une molécule ne se mesure ni à la beauté de son rationnel scientifique, ni à l’intensité de l’espoir qu’elle suscite, ni au nombre d’indications dans lesquelles on peut l’essayer.
Elle se mesure à ce qu’elle démontre cliniquement, avec un niveau de preuve suffisamment robuste pour être accepté par les autorités réglementaires.
Autrement dit, après plus de vingt ans, la question n’est peut-être plus de savoir combien de jolies petites rivières pharmacologiques peuvent encore conduire au masitinib.
Il faut maintenant démontrer que l’une d’elles devient réellement un fleuve clinique.
Voilà ce que les actionnaires devraient attendre du 9 octobre : non pas une nouvelle promesse, une méthode.
