Développement d’outils de médecine de précision pour accompagner la prise de décision médicale en transplantation

Development of precision medicine tools to support medical decision making in transplantation

• Auteur / Autrice : Estelle Geffard
• Direction : Pierre-Antoine Gourraud
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie, médecine et santé
• Date : Soutenance le 14/12/2020
• Etablissement(s) : Nantes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Biologie-Santé (Nantes)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Transplantation et Immunologie
• Jury : Président / Présidente : Gilles Blancho
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Jean-Luc Taupin, Alexandre Loupy, Diana Mateus
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Luc Taupin, Sophie Caillard

Mots clés

Mots clés contrôlés

Dissertation universitaire

Médecine de précision

Transplantation

Algorithmes

Bioinformatique

Mots clés libres

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Résumé

La médecine de précision redéfinit le système de soins en proposant une adaptation systématique à chaque individu. A l’aide de données en population, cette forme de médecine a pour objectif d’optimiser les soins médicaux d’un individu, par exemple en accompagnant les soignants dans la prise de décision grâce à des applications informatiques. Ce travail s’articule autour de 2 applications de médecine de précision pour la transplantation permettant d’améliorer la prise en charge des patients. Premièrement, la construction de la suite web Easy-HLA permet de simplifier l’analyse des génotypes HLA, molécules essentielles de la réponse immunitaire. Le coeur des algorithmes d’Easy-HLA est une base de données de plus de 600 000 haplotypes HLA et leurs fréquences. Deuxièmement, la création de l’application KiTapp aide à améliorer le suivi des patients après une transplantation rénale. KiTapp est pensé comme un outil d’aide à la décision pour les cliniciens. Cet outil se base sur l’exploitation des données de la DIVAT à l’aide d'algorithmes de contextualisation et cristallise la notion de POI/POR. Easy-HLA et KiTapp permettent de représenter, comparer et analyser systématiquement une information individuelle dans le contexte d’une population analogue. La médecine de demain tend vers une médecine de précision basée sur l’analyse en temps réel de données multiparamétriques avec pour point de départ le patient, en s’appuyant sur des outils informatiques devenus incontournables.

Precision medicine can be defined as a system of care adapted to an individual using population-based data. The aim of this new medicine’s approach is to optimize an individual's medical care by supporting clinicians in their decision-making process using digital applications for example. This work focuses on 2 applications of precision medicine for transplantation to improve patient care. In this context, we built the Easy-HLA web suite to simplify the analysis of HLA genotypes, essential molecules of the immune response. The core of Easy-HLA's algorithms is a database of more than 600,000 HLA haplotypes and their frequencies. We also created KiTapp, an application that improves patient follow-up after kidney transplantation. KiTapp is designed as a decision support tool for clinicians. This tool exploits data from the DIVAT cohort using contextualization algorithms. Easy-HLA and KiTapp allow the systematic representation, comparison and analysis of individual information compared to a similar population. Tomorrow's medicine is moving towards a precision medicine based on realtime analysis of multiparametric data with the patient as the starting point while relying on computational tools that have become essential nowadays.