SISTM

Les statistiques dans la biologie des systèmes et la médecine translationnelle

Détails

Contact

Sandrine Darmigny

Mélanie Prague
Directeur de l'équipe SISTM

Mélanie Prague is currently Inria Research Faculty (Chargé de Recherche) at Inserm, where she is leading the SISTM team from both Inria Centre at the University of Bordeaux and Inserm Bordeaux Population Health research center U1219. She obtained her H.D.R. (Habilitation à Diriger des Recherches) in 2024.

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Boris Hejblum
Directeur adjoint de l'équipe SISTM

Boris Hejblum is currently Research Faculty (Chargé de Recherche) at Inserm, where he is co-leading the SISTM team from both Inria Centre at the University of Bordeaux and Inserm Bordeaux Population Health research center U1219. He obtained his H.D.R. (Habilitation à Diriger des Recherches) in 2024.

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Objectifs

L’équipe se consacre au développement de méthodes statistiques pour l’analyse intégrative des données en médecine et en biologie. Grâce aux progrès technologiques, la recherche clinique et biologique génère des quantités massives de données. Les données  » omiques  » telles que la génomique (expression des gènes) et la protéomique sont importantes, mais aussi d’autres types de données, pour lesquelles les technologies modernes ont fortement augmenté la quantité d’informations (par exemple, l’imagerie médicale, les comptages cellulaires).
Cette équipe SISTM est labellisée à la fois par l’Inserm et l’Inria.

Les applications sont réalisées en collaboration avec l’Institut de recherche sur le vaccin (VRI), d’autres équipes du centre ainsi que l’Unité d’appui méthodologique à la recherche clinique et épidémiologique (USMR) du CHU de Bordeaux.

Les deux principaux objectifs de l’équipe SISTM sont :

  • Accélérer le développement des vaccins en analysant toutes les informations disponibles dans les premiers essais cliniques et en optimisant les nouveaux essais.
  • Développer de nouvelles approches de science des données pour analyser et modéliser des données de haute dimension dans des études à petit échantillon.

Domaine de recherche

L’équipe est organisée autour de trois axes partageant un objectif commun. Elle est embarquée dans un double défi de développement de méthodes pour traiter des données de haute dimension avec un échantillon de faible taille et une application principale pour accélérer le développement de vaccins.

Ainsi, dans l’axe 1, les informations pertinentes sont extraites des big data. Ces informations sont utilisées pour estimer les paramètres des modèles mécanistes dans l’axe 2. Les modèles mécanistes peuvent ensuite être utilisés pour simuler les stratégies optimales de vaccination à évaluer dans les prochains essais cliniques.

En savoir plus

Publications clés 2022

Agniel D, Hejblum BP, Thiebaut R, Parast L. Doubly robust evaluation of high-dimensional surrogate markers. Biostatistics. 2023;24(4):985-99. https://doi.org/10.1093/biostatistics/kxac020

Alexandre M, Prague M, McLean C, Bockstal V, Douoguih M, Thiebaut R, Consortia EaE. Prediction of long-term humoral response induced by the two-dose heterologous Ad26.ZEBOV, MVA-BN-Filo vaccine against Ebola. NPJ Vaccines. 2023;8(1):174. https://doi.org/10.1038/s41541-023-00767-y

Blengio F, Hocini H, Richert L, Lefebvre C, Durand M, Hejblum B, Tisserand P, McLean C, Luhn K, Thiebaut R, Levy Y. Identification of early gene expression profiles associated with long-lasting antibody responses to the Ebola vaccine Ad26.ZEBOV/MVA-BN-Filo. Cell Rep. 2023;42(9):113101. https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.113101

Choi EM-L, Lacarra B, Afolabi MO, Ale BM, Baiden F, Betard C, Foster J, Hamze B, Schwimmer C, Manno D, D’Ortenzio E, Ishola D, Keita CM, Keshinro B, Njie Y, van Dijck W, Gaddah A, Anumendem D, Lowe B, Vatrinet R, Lawal BJ, Otieno GT, Samai M, Deen GF, Swaray IB, Kamara AB, Kamara MM, Diagne MA, Kowuor D, McLean C, Leigh B, Beavogui AH, Leyssen M, Luhn K, Robinson C, Douoguih M, Greenwood B, Thiebaut R, Watson-Jones D. Safety and immunogenicity of the two-dose heterologous Ad26.ZEBOV and MVA-BN-Filo Ebola vaccine regimen in infants: a phase 2, randomised, double-blind, active-controlled trial in Guinea and Sierra Leone. Lancet Glob Health. 2023;11(11):e1743-e52. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(23)00410-2

Clairon Q, Pasin C, Balelli I, Thiebaut R, Prague M. Parameter estimation in nonlinear mixed effect models based on ordinary differential equations: an optimal control approach. Computation Stat. 2023. https://doi.org/10.1007/s00180-023-01420-x

Clairon Q, Prague M, Planas D, Bruel T, Hocqueloux L, Prazuck T, Schwartz O, Thiebaut R, Guedj J. Modeling the kinetics of the neutralizing antibody response against SARS-CoV-2 variants after several administrations of Bnt162b2. PLoS Comput Biol. 2023;19(8):e1011282. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1011282

Collin A, Hejblum BP, Vignals C, Lehot L, Thiebaut R, Moireau P, Prague M. Using a population-based Kalman estimator to model the COVID-19 epidemic in France: estimating associations between disease transmission and non-pharmaceutical interventions. Int J Biostat. 2023. https://doi.org/10.1515/ijb-2022-0087

Devaux A, Helmer C, Genuer R, Proust-Lima C. Random survival forests with multivariate longitudinal endogenous covariates. Stat Methods Med Res. 2023;32(12):2331-46. https://doi.org/10.1177/09622802231206477

Dong L, Moodie EEM, Villain L, Thiebaut R. Evaluating the Use of Generalized Dynamic Weighted Ordinary Least Squares for Individualized Hiv Treatment Strategies. Ann Appl Stat. 2023;17(3):2432-51. https://doi.org/10.1214/22-aoas1726

Freulon P, Bigot J, Hejblum BP. Cytopt: Optimal Transport with Domain Adaptation for Interpreting Flow Cytometry Data. Ann Appl Stat. 2023;17(2):1086-104. https://doi.org/10.1214/22-Aoas1660

Consulter toutes les publications de l’équipe dans Oskar

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