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Post-Doctoral Researchers

Post-Doctoral Researchers

5 Post-Doctoral Researchers Leading Innovative Projects

L'équipe de recherche Epilogy, Épidémiologie et évaluation des thérapeutiques en dermatologie et dans les maladies inflammatoires à médiation immunitaire accueille et accompagne plusieurs chercheurs postdoctoraux travaillant sur des projets de haut niveau en épidémiologie, évaluation des thérapeutiques et recherche méthodologique avancée.

Ces projets postdoctoraux portent sur l’analyse de données en vie réelle, la recherche en efficacité comparative, l’inférence causale, la sécurité des médicaments et l’innovation méthodologique appliquées aux maladies dermatologiques et aux maladies inflammatoires à médiation immunitaire.

Les travaux menés par les chercheurs postdoctoraux au sein de l’équipe contribuent à renforcer l’expertise scientifique, à développer des méthodes analytiques innovantes et à produire des données probantes solides afin d’améliorer la compréhension des maladies, d’évaluer les traitements et de soutenir la prise de décision en santé publique ainsi que la prise en charge des patients.

Chercheur Post-Doc
Docteure en santé publique, infirmière
Encadrement : Émilie Sbidian – Financement : ANSM

Projet de recherche
Les maladies inflammatoires à médiation immunitaire (IMID) constituent un groupe hétérogène de maladies chroniques partageant des mécanismes physiopathologiques communs. Elles comprennent notamment le psoriasis, l’arthrite psoriasique, la spondyloarthrite, la maladie de Crohn, la rectocolite hémorragique et la polyarthrite rhumatoïde. Les biothérapies et les traitements synthétiques ciblés ont permis d’améliorer le contrôle de la maladie et la qualité de vie de nombreux patients. Cependant, en modulant le système immunitaire, ces traitements peuvent également augmenter le risque d’infections graves. Identifier les patients les plus à risque est donc essentiel pour sécuriser les décisions thérapeutiques.

Cette thèse utilise les données du Système national des données de santé (SNDS) afin d’étudier de grandes cohortes de patients atteints de maladies inflammatoires à médiation immunitaire initiant un traitement par biothérapie ou DMARD synthétique ciblé entre 2010 et 2023, en conditions de vie réelle.

Les objectifs sont :

  1. Construire une cohorte nationale de patients atteints de maladies inflammatoires à médiation immunitaire initiant une biothérapie ou un traitement synthétique ciblé, et en décrire les caractéristiques démographiques, les comorbidités et les évolutions des pratiques thérapeutiques au fil du temps.
  2. Développer et valider un modèle de prédiction du risque d’infection grave dans la polyarthrite rhumatoïde.
  3. Évaluer le risque de zona dans les maladies inflammatoires à médiation immunitaire, identifier les patients les plus à risque et orienter des stratégies de prévention ciblées.

Chercheur Post-Doc
Professeur associé à l’Université d’Aix-Marseille - Médecin interniste à l’hôpital de La Timone (AP-HM)
Encadrement : Émilie Sbidian – Financement : CHU La Timone

Projet de recherche
La sclérose systémique (ScS) est une maladie auto-immune systémique rare. Sa physiopathologie complexe repose sur des dysfonctionnements impliquant les cellules endothéliales, les fibroblastes et le système immunitaire. Le primum movens semble être une altération de la microcirculation, précédant une fibrose post-ischémique. Cette maladie peut atteindre des organes vitaux tels que le cœur, les poumons, les reins et le tractus gastro-intestinal. L’une des complications les plus sévères, et celle ayant le plus fort impact sur le pronostic des patients, est la pneumopathie interstitielle associée à la sclérose systémique (SSc-ILD).

Le nintédanib, un agent antifibrosant initialement développé pour la fibrose pulmonaire idiopathique, a été approuvé en 2020 dans la pneumopathie interstitielle associée à la sclérose systémique (SSc-ILD) sur la base des résultats de deux essais cliniques : INBUILD et SENSCIS. Cependant, les critères de jugement principaux de ces études reposaient essentiellement sur des critères intermédiaires, fondés sur des paramètres de fonction pulmonaire (capacité vitale forcée, DLCO, etc.), avec une durée de suivi relativement courte (52 semaines) et sans évaluation de l’impact sur la survie.Par ailleurs, les essais cliniques incluent généralement des populations de patients très sélectionnées (âge médian, moins de comorbidités, maladie souvent moins sévère que dans la population générale), ce qui limite la généralisabilité des résultats. Enfin, les données en vie réelle concernant l’efficacité et la sécurité du nintédanib dans cette indication restent encore limitées.

Afin de combler ce manque de connaissances, cette étude vise à exploiter des données issues de la pratique clinique en vie réelle. Nous utiliserons les données du Système National des Données de Santé (SNDS), qui couvre l’ensemble de la population française et permet de constituer une cohorte exhaustive et représentative de patients traités par nintédanib dans la pneumopathie interstitielle associée à la sclérose systémique (SSc-ILD).

Les objectifs sont :

  1. Assess the impact of nintedanib vs nintedanib + mycophenolate mofetil on overall survival.
  2. Évaluer l’impact du nintédanib versus nintédanib + mycophénolate mofétil sur le risque d’hospitalisation pour exacerbation respiratoire, d’hospitalisation toutes causes confondues et d’initiation d’une oxygénothérapie de longue durée à domicile.
  3. Comparer les patients traités par nintédanib à ceux traités par nintédanib + mycophénolate mofétil afin d’identifier les facteurs associés à la prescription du nintédanib en vie réelle.
  4. Évaluer la sécurité du traitement en analysant les taux d’arrêt et les hospitalisations pour événements indésirables graves (diarrhée sévère, altération de l’état général).

Chercheur Post-Doc
Encadrement : Thang Vo – Financement : Chaire Professeur Junior

Projet de recherche
L’analyse de médiation est un type d’analyse statistique couramment utilisé en psychologie, en sociologie, en épidémiologie et en médecine. Elle vise à évaluer l’importance relative des différents mécanismes et voies causales par lesquels un traitement ou une exposition peut influencer un résultat. Les revues systématiques et méta-analyses d’études de médiation sont de plus en plus utilisées en pratique. Toutefois, la méthodologie permettant de conduire ce type de revues et d’analyses est encore en cours de développement et présente encore d’importantes marges d’amélioration.

Dans ce projet, nous développons de nouvelles méthodes statistiques permettant de méta-analyser les résultats de différentes analyses de médiation, en tenant compte notamment :

  1. Des différences entre les populations cibles des différentes études.
  2. Des informations partielles sur les mécanismes d’action du traitement, issues d’études évaluant la relation traitement–médiateur ou médiateur–résultat.
  3. Des restrictions d’accès aux données individuelles dans une ou plusieurs études.

Les nouvelles méthodes seront évaluées à l’aide de données simulées numériquement et illustrées à partir de données cliniques en conditions réelles.

Chercheur Post-Doc
Encadrement : Laurence Le Cleach – Financement : CCA Bettencourt

Projet de recherche
La méta-analyse en réseau (network meta-analysis, NMA) est une méthode statistique importante en recherche d’efficacité comparative. Elle permet de comparer plusieurs traitements au sein d’une même analyse, d’estimer leur efficacité et leur sécurité relatives, et d’établir un classement des interventions étudiées. Cependant, la grande majorité des NMA reposent sur des données agrégées issues d’essais contrôlés randomisés (ECR). Elles héritent donc de certaines de leurs limites, notamment pour l’évaluation de la sécurité des traitements : populations très sélectionnées, durée de suivi souvent limitée et faible nombre d’événements indésirables graves en raison du nombre restreint de participants exposés. Or, les résultats des NMA sont largement utilisés par les décideurs en santé et les auteurs de recommandations cliniques. Il est donc essentiel qu’ils reposent sur des données solides concernant l’efficacité et la sécurité des traitements. Récemment, de nouvelles approches méthodologiques ont été développées pour dépasser ces limites, notamment en combinant des études randomisées et non randomisées, et en utilisant des données individuelles des participants (Individual Participant Data, IPD) plutôt que des données agrégées (Aggregated Data, AgD).

Dans ce projet, nous utiliserons la revue Cochrane sur le psoriasis afin d’appliquer ces nouvelles approches de méta-analyse en réseau et ces méthodes de méta-recherche pour évaluer la sécurité des traitements systémiques actuellement utilisés, ainsi que la robustesse des résultats obtenus.

Notre objectif est de fournir des données décrivant avec précision la sécurité relative des traitements systémiques actuellement utilisés dans le psoriasis modéré à sévère chez l’adulte. Pour cela, nous allons :

  1. Réaliser une méta-analyse en réseau incluant à la fois des études randomisées et non randomisées.
  2. Comparer les données individuelles des participants issues des essais contrôlés randomisés (ECR) aux données agrégées publiées, afin d’explorer les raisons des éventuelles divergences et d’évaluer leur impact sur l’évaluation du risque de biais.
  3. Évaluer la robustesse et la reproductibilité des résultats des essais contrôlés randomisés (ECR), ainsi que leur impact sur les résultats de la méta-analyse en réseau, en réanalysant les données individuelles des participants (IPD) selon différents scénarios méthodologiques.

Chercheur Post-Doc
Encadrement : Thang Vo - Financement : Novo Nordisk

Projet de recherche
La méta-analyse en réseau (network meta-analysis, NMA) est devenue une méthodologie centrale pour l’évaluation des technologies de santé innovantes, en l’absence de comparaisons directes entre les interventions d’intérêt. Elle fournit des informations essentielles aux prescripteurs, aux agences réglementaires et aux payeurs concernant l’efficacité et la sécurité relatives des traitements, et a un impact majeur sur l’accès au marché et l’accès des patients aux innovations thérapeutiques.

Ce projet vise à développer des méthodes de NMA adaptées à l’objectif (« fit-for-purpose »), flexibles, robustes aux biais et produisant des résultats à interprétation causale dans des populations cibles spécifiques. De telles approches suscitent un intérêt croissant de la part des industriels pharmaceutiques, des autorités réglementaires et des agences d’évaluation et de remboursement à l’échelle internationale. Les décisions de politique de santé étant prises dans des contextes spécifiques, elles nécessitent des estimations d’effet des traitements maximisant la pertinence pour la population cible.

Dans le contexte de l’évaluation des technologies de santé (Health Technology Assessment, HTA), le paysage est profondément modifié par le nouveau règlement européen HTA, qui impose :

  1. Une augmentation marquée du recours aux NMA en raison de l’absence de comparaisons directes entre l’ensemble des traitements concurrents.
  2. Une complexité analytique accrue liée aux types de NMA à mettre en œuvre.
  3. La production de résultats d’efficacité comparative dans de multiples populations des États membres.

L’objectif du projet CI-NMA est de développer de nouvelles méthodes de standardisation du case-mix, robustes aux biais et permettant une interprétation causale des méta-analyses en réseau, dans des contextes d’accès complet ou restreint aux données individuelles des participants (individual participant data, IPD). Le projet CI-NMA s’articule autour de trois work packages (WPs).

Dans le WP1, nous développerons des approches robustes et performantes de standardisation du case-mix en situation d’accès limité aux IPD. Ces approches permettront d’intégrer des méthodes d’apprentissage automatique dans le processus d’estimation, réduisant la dépendance aux hypothèses de modélisation et le risque de biais, tout en garantissant une inférence valide.

Dans le WP2, nous développerons de nouvelles méthodes de CI-NMA dans un contexte d’accès complet aux IPD visant à : (1) comparer et hiérarchiser différentes options thérapeutiques pour des populations cibles spécifiques ; et (2) quantifier l’importance de l’hétérogénéité du case-mix au sein du réseau d’essais.

Enfin, dans le WP3, nous proposons une stratégie innovante permettant d’intégrer des données agrégées issues d’essais ne disposant pas d’IPD dans le cadre de CI-NMA, en combinant les méthodes développées dans les WP1 et WP2.