Thèse soutenue

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

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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
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Luc Taupin, Alexandre Loupy, Diana Carolina Mateus Lamus
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Luc Taupin, Sophie Caillard

Mots clés

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Mots clés libres

Résumé

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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.