UMR CNRS 5558 Laboratoire de Biométrie et Biologie Évolutive

• Activités de recherche
  • +Sujet de thèse -Sujet de thèse

    [Contexte] De nombreux traitements sont en cours de développement avec l’accroissement du nombre de cancers. Bien souvent, plus ces traitements sont amorcés tôt lors du développement du cancer, plus élevées sont les chances de guérison. Un des objectifs en cancérologie est désormais de mettre au point des techniques permettant de détecter de manière précoce l’apparition d’un cancer (diagnostic précoce), ou de prédire la gravité du cancer à venir (pronostic). Les laboratoires se concentrent actuellement sur la recherche de biomarqueurs. Ce sont des substances dont une concentration élevée, ou faible, dans le corps peut être le signe du développement présent ou futur d’un cancer donné. Parfois, la concentration du biomarqueur n’est pas directement signe de la maladie, mais ce peut être la vitesse d’augmentation de la concentration, ou bien une rupture dans l’évolution de la concentration au cours du temps. Une première étape afin d’utiliser ces biomarqueurs comme test pronostique ou de diagnostic précoce est de déterminer quel critère (concentration, vitesse d’augmentation de la concentration, rupture dans l’évolution de la concentration) est le plus prédictif de la maladie. Dans un second temps, il faut déterminer une limite de ce critère au dessus ou en dessous de laquelle les individus sont jugés à haut risque de présenter un cancer d’une gravité donnée, et à partir de laquelle un traitement adapté à la gravité est nécessaire. Un tel test doit satisfaire deux exigences : détecter le plus tôt possible les patients qui vont présenter l’événement afin de les traiter le plus tôt possible, et ne pas prédire à tort des individus qui ne vont pas le présenter ou avec une gravité plus faible, afin de ne pas leur administrer un traitement dont les effets secondaires peuvent être non négligeables. Améliorer l’une de ces exigences peut entraîner une détérioration de la seconde. Le choix de la limite (ou seuil) de concentration du critère prédictif de la maladie résulte donc d’un équilibre entre ces deux exigences.

    [Objectif] L’objectif de la thèse est d’optimiser l’utilisation des biomarqueurs pour le pronostic ou le diagnostic précoce en cancérologie lorsque ceux-ci sont mesurés de manière répétée au cours du suivi des patients. Le travail sera appliqué en particulier à des données concernant le suivi de patients traités par ultrasons suite à un cancer de la prostate. Le but dans cet exemple est de classer les individus pour lesquels une récidive est fort probable en utilisant les dosages de PSA sanguins (Prostate Specific Antigen) répétés au cours du suivi des patients.

    [Résultats attendus] Le travail de thèse devrait aboutir à une amélioration de la stratégie pronostique du cancer de la prostate en utilisant les PSA, et donc à une amélioration de la stratégie de lutte contre ce cancer. Les méthodes développées devraient être généralisables à d’autres biomarqueurs pour le diagnostic précoce ou le pronostic en cancérologie.

    [Autres applications] Les notions de mesures répétées d’un indicateur, de seuil limite au-delà duquel il faut prendre une décision, et de l’utilité à terme de cette décision ne sont pas propres au domaine médical. Ainsi, ce travail de recherche peut trouver d’autres applications, par exemple en écologie ou en économie.

  • +Thèmes de recherche -Thèmes de recherche

    Méthodes d’inférence dans l’analyse de la décision médicale.

    Modélisation longitudinale.

    Inférence Bayésienne.

• Activités d’enseignement
  • +Enseignements hors INSA de Lyon -Enseignements hors INSA de Lyon

    
     Module " Modélisation diagnostique et pronostique. Propriétés prédictives des modèles " (master Santé Populations) : cours " Evaluation des capacités prédictives de tests dépendant du temps ".
     Module Biostatistique (PCEM2 Lyon Est) : TP " Etudes cas témoins " et " Méthodes diagnostiques ".

  • +Enseignements au sein de l’INSA de Lyon -Enseignements au sein de l’INSA de Lyon

    
     3^ème année, module " Modèle linéaire et analyse de variance " : cours et TD/TP.
     4^ème année, module " Modèle linéaire généralisé " : cours.
     5^ème année, module " Statistique bayésienne et applications " : cours " Outils pour l’inférence Bayésienne : Gibbs sampling, Metropolis, Approximation normale de la distribution a posteriori " et " Apports du Bayésien pour prendre en compte l’incertitude quant au choix du modèle ".

+Publications -Publications