INSERM – Unité 897 - Isped
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Thèse de doctorat en Biostatistique Date : 19/04/2016 MODELISATION DE LA TAILLE TUMORALE A PARTIR D’ESSAIS CLINIQUES EN CANCER Equipe d’accueil L’équipe de Biostatistique du centre de recherche INSERM « Population Health » recrute un poste à temps plein pour une thèse de Biostatistique rattachée à l’Université de Bordeaux. L’équipe de Biostatistique est renommée internationalement pour ses recherches innovantes en biostatistique et dans l’analyse de données complexes (données de survie, données corrélées, données longitudinales …). Des motivations cliniques ou épidémiologiques sont toujours associées à ces travaux. Des collaborations fortes favorisent son rayonnement international. Centre de Recherche INSERM U1219 – Equipe Biostatistique ISPED – Université Bordeaux Segalen 146, rue Léo Saignat 33076 Bordeaux Cedex http://www.bordeaux-population-health.center/les-equipes/biostatistique/ http://www.isped.u-bordeaux.fr/ Contexte de travail En oncologie, les critères standardisés RECIST ont permis l’évaluation de la réponse tumorale et notamment l’évaluation de la progression de la maladie. Ces mesures semi-quantitatives sont souvent utilisées comme critères d'évaluation dans des essais de phase II et de phase III pour étudier l'efficacité de nouvelles thérapies. Cependant, de par cette catégorisation de la mesure continue de la taille tumorale dans les critères RECIST, des informations peuvent être perdues. Nous avons récemment montré l’intérêt d’analyser conjointement l’évolution de la taille tumorale, l’apparition de nouvelles lésions et la survie des patients (Krol et al. 2016). Cette approche mérite néanmoins d’être améliorée selon plusieurs directions principales. La dynamique de la croissance tumorale, le plus souvent en deux phases d’évolution, une décroissance après la prise d’un traitement et une progression par la suite, nécessite d’être approfondie et correctement modélisée. D’autre part une meilleure compréhension biologique ou des mécanismes d’action des stratégies thérapeutiques sur l’évolution de la taille tumorale permettrait d’améliorer la prise en charge de ces patients. Enfin il est intéressant d’évaluer si le pouvoir prédictif de la survie globale est amélioré en considérant précisément cette évolution de la taille tumorale et de la survenue de lésions (cibles ou non). Objectifs de la thèse Notre objectif est de proposer de nouvelles modélisations conjointes de marqueurs longitudinaux (la taille tumorale) et de la survie globale après un premier cancer. Une attention particulière sera portée sur la modélisation mécanistique (par équations différentielles) des processus d’évolution de la taille tumorale et sur l’évaluation du pouvoir prédictif de ce marqueur. L’objectif de ce projet sera également d’analyser des données réelles d’essais cliniques chez des patients atteints de cancers métastatiques colorectaux. Un logiciel statistique associé à ces développements sera développé. Même si il s’agit d’un poste à temps plein dédié à une thèse de doctorat. Le candidat pourra également réaliser des activités d’enseignement et/ou de consultance. Compétences requises Rigueur, autonomie et sens de l’organisation Bonnes aptitudes de rédaction et de communication scientifiques Capacité à s’adapter à l’environnement d’une unité de recherche et à dialoguer avec les autres membres de l’équipe, ainsi qu’avec les investigateurs du programme de recherche, Maitrise de l’anglais scientifique Très bonnes connaissances en biostatistique (modélisation) Très bonne connaissance de la programmation sous R Profil souhaité du candidat La thèse est ouverte aux candidats titulaires d’un diplôme d’école d’ingénieur ou d’un master 2 en Biostatistique. Disponibilité du poste A partir de la rentrée universitaire 2016 Durée de la thèse 3 ans Directeur de thèse Virginie Rondeau Mode de financement Bourse doctorale financée. Comment candidater ? Envoyer à [email protected] : - CV / lettre de motivation - Copie du diplôme (si diplomé avant Juillet 2016) - Relevé des notes des masters / école - Deux noms et email de personnes référentes (encadrants de stages et/ou enseignant). Plus d’informations http://www.bordeaux-population-health.center/les-equipes/biostatistique/ http://www.isped.u-bordeaux.fr/ REFERENCES Mauguen, A., Rachet, B., Mathoulin-Pélissier, S., MacGrogan, G., Laurent, A., & Rondeau, V. (2013). Dynamic prediction of risk of death using history of cancer recurrences in joint frailty models. Statistics in medicine, 32(30), 5366–80. A. Krol, L. Ferrer, JP. Pignon, C. Proust-Lima, M. Ducreux, O. Bouché S. Michiels, and V. Rondeau. Joint model for left-censored longitudinal data, recurrent events and terminal event : Predictive abilities of tumor burden for cancer evolution with application to the ffcd 2000-05 trial. Biometrics, 2016. Claret, L. et al. (2009). Model-based prediction of phase III overall survival in colorectal cancer on the basis of phase II tumor dynamics. Journal of Clinical Oncology 27(25), 4103-08. Ribba, B, et al. (2014). A Review of Mixed-Effects Models of Tumor Growth and Effects of Anticancer Drug Treatment Used in Population Analysis. CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology 3(5), 1-10. Rondeau, V. et al. (2012). frailtypack : an R package for the analysis of correlated survival data with frailty models using penalized likelihood estimation or parametrical estimation. Journal of Statistical Software 47(4) 1-28.
