SISTM
Les statistiques dans la biologie des systèmes et la médecine translationnelle
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.
Téléchargements
Pour l’estimation Lasso de la logistique conditionnelle.
Modèles de régression pour les études cas-témoins appariées et les études cas-croisés
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
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dans le cadre de l’appel à manifestation d’intérêt
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Covid-19 : Etude de l'efficacité des mesures instaurées contre le virus en France
presseMembres
AlexandreMarie
Post-doctorante / Post-doctoral fellowAvalos FernandezMarta
Associate Professor in BiostatisticsBAKALIDOU
Etudiant en thèseBoespflugNicolas
Ingénieur d'étudesClaironQuentin
Chargé de Recherche INRIAColajanniAntonin
Etudiant en ThèseDarmignySandrine
Assistante administrativeEL HAJJZeinab
Ingénieure de rechercheFALLETSARA
Ingénieur d'étudesFerteThomas
Etudiant en thèseGABAUTAuriane
Étudiante en thèseGanserIris
Etudiante en thèseGenuerRobin
Maître de ConférencesGounaDaniela
DoctoranteHejblumBoris
Chargé de Recherche INSERMHivertBenjamin
Post-doctorant / Post-doctoral fellowHuchonMélanie
Ingénieure d'études biostatisticienneHUGHESArthur
Etudiant en thèseLAVALQuentin
Ingénieur d'étudesLhommeEdouard
MD, PhD - MCU-PH Santé PubliqueNERESTANClément
IngénieurOttaviAnton
Coordinateur de Projets InternationauxPalAnnesh
DoctorantPragueMélanie
Chargé de Recherche InriaREMIATJustine
Doctorante en Santé Publique - BiostatistiqueRichertLaura
MD, PhD - PU-PH Santé PubliqueSAVELHelene
Etudiante en thèseSegalasCorentin
Research Fellow in statisticsThiebautRodolphe
Directeur d'équipeTzourioPanthéa
Ingénieur d'étudesWittkopLinda
MD PhD - MCU-PH Santé Publique