Cohortes et biocollections au service de la médecine prédictive

Cohortes et biocollections au service de la
médecine prédictive
La Biostatistique au cœur de cette recherche translationnelle
Colloque n°9 organisé par
Etienne Dantan & Yohann Foucher
Equipe EA 4275
Biostatistique, Pharmacoépidémiologie et Mesures Subjectives en Santé

Objectif du colloque
Une des forces de la recherche clinique nantaise est le développement de cohortes de
patients atteints de maladies chroniques et leur association à des biocollections. L'objectif
porte sur une meilleure compréhension de l'évolution de la maladie avec l'identification de
marqueurs pronostiques, qu'ils soient socio-démographiques, cliniques, biologiques ou
génétiques. Ces marqueurs peuvent, par exemple, permettre d'améliorer la réponse
thérapeutique, d’adapter la fréquence du suivi des patients ou encore d’identifier de
nouvelles cibles thérapeutiques.
Cette masse d'information fournie par les cohortes et leurs biocollections suggère des
développements méthodologiques adaptés. Ces derniers doivent prendre en compte la
grande dimension des facteurs explicatifs (puces ADN, techniques GWAS, paramètres
cliniques, etc.) et le caractère incomplet des évolutions (censure et/ou troncature). Il est
aussi essentiel que la traduction clinique des résultats soit pertinente, intelligible et éthique
pour offrir aux cliniciens des outils pratiques d'aide à la prise de décision.
L’objectif de cette journée est de dresser un tableau transversal de cette recherche, en
partant du gène pour aboutir aux impacts éthiques et de santé publique. A chaque étape de
ces développements, la Biostatistique occupe un rôle central. Cette transversalité est telle
que les chercheurs impliqués, même parmi les spécialités en charge de l'analyse des
données, ne se côtoient que peu. Cette journée sera donc l'occasion d'échanges informels,
souvent à l'origine d'une grande richesse créative.
La thématique du colloque s’inscrit dans les thèmes du laboratoire EA 4275
"Biostatistique, pharmacoépidémiologie et mesures subjectives en santé", puisque plusieurs
de ses membres travaillent sur le développement d’outils méthodologiques pour les
analyses de données longitudinales et les analyses pronostiques. L'équipe d’accueil 4275 a
noué des liens forts avec l'Institut de Transplantation, d'Urologie et de Néphrologie (ITUN)
pour la modélisation de l'évolution des patients transplantés rénaux, à partir de la cohorte
DIVAT. Cette cohorte comprend plus de 10000 patients suivis depuis leur greffe.
Récemment, cette cohorte s'est enrichie d'une biocollection.

Programme de la journée
08h30-09h00 - Accueil des participants
09h00-09h45 - Introduction à la médecine prédictive : Exemple de la recherche
translationnelle initiée au sein de DIVAT. (Magali Giral, InsermU1064/ITUN)
09h45-10h45 - Extraction et analyse des mesures hauts-débits pour l’identification de
biomarqueurs : problèmes méthodologiques liés à la dimension et solutions envisagées. (C.
Reynes, Université Montpellier 1)
Pause Café
11h15-12h00 - Evaluation des capacités pronostiques d’un biomarqueur: méthodologie
existante et avancées. (J.P. Daurès, CHU Nîmes & C. Combescure, Genève)
12h00-12h45 - Score pronostique de la mortalité liée à l’insuffisance rénale terminale des
patients greffés : développement des courbes ROC dépendantes du temps adaptées aux
modèles de survie relative. (Marine Lorent & K. Trébern-Launay, EA4275/ITUN)
Pause Déjeuner
14h00-14h45 - Développement et évaluation d’outils pronostiques dynamiques construits à
partir de la modélisation conjointe des données répétées d’un biomarqueur et du délai
jusqu’à l’événement d’intérêt. (C. Proust-Lima, Inserm U897/ISPED, Bordeaux 2)
14h45-15h30 - Du pronostic au choix médical : quelles utilisations des théories de la décision
dans la mise en place d’une stratégie thérapeutique? (E. Dantan & P. Tessier, Université de
Nantes, EA4275)
Pause Café
16h00-16h45 - Développement de prédicteurs et élaboration d’interfaces informatiques
appliquées à la médecine : un pas supplémentaire vers la médecine personnalisée.
Illustration en pathologie mammaire. (R. Rouzier, Service de Gynécologie Obstétrique,
Hôpital Tenon APHP).
16h45-17h30 – Les nouveaux enjeux éthiques de la médecine prédictive et personnalisée.
(M.F. Mamzer, Hôpital Necker APHP).

Les résumés des présentations
Introduction à la médecine prédictive : Exemple de la recherche
translationnelle initiée au sein de DIVAT.
Magali Giral, Inserm U1064/ITUN
La plupart des équipes médicales ont compris qu’il était nécessaire de rentrer dans une
phase de personnalisation de la médicine pour une meilleure prise en charge globale des
patients. Cependant, il est aussi évident que pour atteindre ce but, les médecins ont besoin
d’avoir à disposition des outils performants qui leur permettent d’estimer les risques et les
bénéfices d’une attitude thérapeutique. Ainsi actuellement, de nouveaux champs
d’investigation scientifique se développent en ce sens avec essentiellement la recherche de
marqueurs biologiques.
Parallèlement, des approches statistiques innovantes permettent aussi de mieux
prédire des profils de patients à risque. Pour atteindre ces objectifs, il est indispensable de
posséder des banques de données médicales de qualité et des biocollections attenantes qui
permettront d’obtenir ces informations et de générer des outils d’aide au diagnostic ou au
pronostic. Ces nouvelles approches devraient ainsi dans un avenir très proche, améliorer le
jugement, le pouvoir décisionnaire et donc la prise en charge des patients par des médecins,
déjà « équipés » de leur propre connaissance scientifique et de leur expérience unique.
Cependant ces nouvelles armes d’aide à la décision médicales soulèvent des questions
éthiques, psychologiques et médico-économiques qui doivent par principe - « primum non
nocere » - être mis en balance avec le bénéfice /risque attendu chez les patients.

Extraction et analyse des mesures hauts-débits pour l’identification de
biomarqueurs : problèmes méthodologiques liés à la dimension et solutions
envisagées.
Christelle Reynes, Université Montpellier 1
Dans le domaine de la biologie en général et de la médecine en particulier, les
techniques d’acquisition de données ont beaucoup évolué dans les dernières années pour
aboutir à des technologies « haut-débit » qui fournissent des données de très grande
dimension. Leur analyse statistique pose différents problèmes. Mais une bonne analyse ne
saurait être réalisée sans comprendre la nature de ces données, c’est pourquoi la première
partie de l’exposé sera consacrée à la présentation des principaux types de techniques haut-
débit en –omics et aux données correspondantes.
Dans un second temps, les principaux défis relatifs à ces données seront abordés,
notamment la normalisation mais surtout le problème de la réduction de dimension, c’est-à-
dire de la sélection de variables dans un contexte de données de très grande dimension.