La modélisation & simulation,
essentielles à chaque
développement clinique
Les bouleversements du secteur pharmaceutique et l'émergence des techniques de modélisation et de simulation appliquées ont profondément transformé l'organisation de la R&D. Plus que jamais, nous sommes un partenaire privilégié et fiable pour les biotechs qui souhaitent intégrer efficacement la pharmacométrie et la modélisation à leur développement de médicaments.
Une stratégie construite
autour de 3 axes complémentaires
Aujourd'hui, PhinC Development est un acteur clé en Europe pour l'intégration des approches de modélisation & simulation tout au long du développement d'un candidat médicament. Notre force repose sur trois piliers qui sécurisent les décisions et accélèrent l'exécution.
Modèles avancés & simulations robustes
Nous développons les modèles les plus pertinents pour exploiter l'ensemble des données disponibles à chaque phase et produire des rapports solides, alignés avec les attentes des agences (EMA et FDA).
Conseil & accompagnement sur-mesure
PhinC accompagne ses partenaires dès les premières phases, avec des conseils éclairés et une stratégie de modélisation pharmacométrique adaptée à chaque programme de développement.
Agilité & culture biotech
Notre organisation et nos modes de collaboration s'ajustent aux contraintes des biotechs. Nous intervenons très tôt sur la stratégie afin d'expliquer la valeur ajoutée de la modélisation.
Des modèles prédictifs pour lever
les obstacles clés du développement
Face aux obstacles et défis majeurs du développement, PhinC mobilise son expertise en pharmacométrie, pharmacocinétique, pharmacologie et biostatistiques pour construire des modèles prédictifs innovants. Ces outils donnent aux biotechs un avantage décisif en permettant de répondre à une multitude de défis.
01
Complexité croissante des protocoles
02
Multiplication des sources de données
03
Gestion des risques
04
Exigences éthiques & réduction des coûts
05
« Derisking » du programme
Notre objectif
En pratique, nos approches contribuent à optimiser les designs d'études, à réduire les itérations inutiles, et à sécuriser les choix critiques — dose, schéma posologique, fenêtres thérapeutiques, interactions, variabilité.