Théorie de la réponse d'item dans l'analyse des données sur les maladies neurodégénératives

Item Response Theory in the Neurodegenerative Disease Data Analysis

• Auteur / Autrice : Wenjia Wang
• Direction : Daniel Commenges, Mickaël Guedj
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Santé publique. Option Biostatistique
• Date : Soutenance le 21/06/2017
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sociétés, politique, santé publique (Talence, Gironde ; 2011-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Bordeaux population Health
• Jury : Président / Présidente : Hélène Jacqmin-Gadda
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sandrine Andrieu
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Grégory Nuel, Véronique Sébille-Rivain

Mots clés

Mots clés contrôlés

Étude d'association pangénomique

Rasch, Modèle de

Maladie de Charcot-Marie-Tooth

Alzheimer, Maladie d'

Mots clés libres

Maladie neurodegenerative

Echelle de notation

Données categoriques

Theorie de la réponse d’item

Modèle Rasch

Analyse Rasch

GWAS

Test d’association génétique

Maladie d’Alzheimer

Maladie Charcot-Marie-Tooth

CMTNS

Information mutuelle

ADAS-cog

Neurodegenerative disease

Rating scale

Categorical data

Item response theory

Rasch Model

Rasch analysis

GWAS

Gene-based association test

Alzheimer’s disease

Charcot-Marie-Tooth disease

CMTNS

Mutual information

ADAS-cog

Résumé

Les maladies neurodégénératives, telles que la maladie d'Alzheimer (AD) et Charcot Marie Tooth (CMT), sont des maladies complexes. Leurs mécanismes pathologiques ne sont toujours pas bien compris et les progrès dans la recherche et le développement de nouvelles thérapies potentielles modifiant la maladie sont lents. Les données catégorielles, comme les échelles de notation et les données sur les études d'association génomique (GWAS), sont largement utilisées dans les maladies neurodégénératives dans le diagnostic, la prédiction et le suivi de la progression. Il est important de comprendre et d'interpréter ces données correctement si nous voulons améliorer la recherche sur les maladies neurodégénératives. Le but de cette thèse est d'utiliser la théorie psychométrique moderne: théorie de la réponse d’item pour analyser ces données catégoriques afin de mieux comprendre les maladies neurodégénératives et de faciliter la recherche de médicaments correspondante. Tout d'abord, nous avons appliqué l'analyse de Rasch afin d'évaluer la validité du score de neuropathie Charcot-Marie-Tooth (CMTNS), un critère important d'évaluation principal pour les essais cliniques de la maladie de CMT. Nous avons ensuite adapté le modèle Rasch à l'analyse des associations génétiques pour identifier les gènes associés à la maladie d'Alzheimer. Cette méthode résume les génotypes catégoriques de plusieurs marqueurs génétiques tels que les polymorphisme nucléotidique (SNPs) en un seul score génétique. Enfin, nous avons calculé l'information mutuelle basée sur la théorie de réponse d’item pour sélectionner les items sensibles dans ADAS-cog, une mesure de fonctionnement cognitif la plus utilisées dans les études de la maladie d'Alzheimer, afin de mieux évaluer le progrès de la maladie.

Neurodegenerative diseases, such as Alzheimer’s disease (AD) and Charcot Marie Tooth (CMT), are complex diseases. Their pathological mechanisms are still not well understood, and the progress in the research and development of new potential disease-modifying therapies is slow. Categorical data like rating scales and Genome-Wide Association Studies (GWAS) data are widely utilized in the neurodegenerative diseases in the diagnosis, prediction and progression monitor. It is important to understand and interpret these data correctly if we want to improve the disease research. The purpose of this thesis is to use the modern psychometric Item Response Theory to analyze these categorical data for better understanding the neurodegenerative diseases and facilitating the corresponding drug research. First, we applied the Rasch analysis in order to assess the validity of the Charcot-Marie-Tooth Neuropathy Score (CMTNS), a main endpoint for the CMT disease clinical trials. We then adapted the Rasch model to the analysis of genetic associations and used to identify genes associated with Alzheimer’s disease by summarizing the categorical genotypes of several genetic markers such as Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs) into one genetic score. Finally, to select sensitive items in the most used psychometrical tests for Alzheimer’s disease, we calculated the mutual information based on the item response model to evaluate the sensitivity of each item on the ADAS-cog scale.