Modèle de prédiction des lésions précancéreuses du cancer du col de l'utérus.

Prediction model for uterine cervical precancerous lesions detection.

• Auteur / Autrice : Christian Balamou
• Direction : Arnaud Seigneurin
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : MBS - Modèles, méthodes et algorithmes en biologie, santé et environnement
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2023
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale ingénierie pour la santé, la cognition, l'environnement
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Translational Innovation in Medicine and Complexity
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : BCM : Biologie Computationnelle et Modélisation

Mots clés

Mots clés libres

Détection précoce des cancers

Modèle de prédiction

Programme de dépistage organisé

Lésions précancéreuses du col de l'utérus

Néoplasie cervicale intraépithéliale

Early detection of cancers

Prediction model

Organised screening programme

Cervical precancer

Cervical intraepithelial neoplasia

Résumé

Les statistiques de l'International Agency for Research on Cancer classent en 2020 le cancer comme l'une des principales causes de décès dans le monde avec près de 10 millions de décès par cancer. En France, l'Institut National Du Cancer rapportait en 2018 : 382 000 nouveaux cas de cancer et 157 400 décès par cancer. Pour réduire l'incidence et la mortalité des cancers, trois programmes nationaux de dépistage organisé des cancers ont été initiés en France depuis 2004. En 2021, la stratégie décennale de lutte contre les cancers identifiait plusieurs actions à déployer pour lutter contre les inégalités de recours à la prévention et au dépistage des cancers. Ces actions visent à combattre les pertes de chance par : l'information et la sensibilisation des populations aux facteurs de risque de cancer ; l'augmentation de la participation aux différents programmes de dépistage pour atteindre des taux acceptables de participation ; le repérage, le traitement précoce et le suivi des personnes présentant des lésions précancéreuses. Les modèles prédictifs en santé offrent la possibilité de générer des probabilités dont la finalité est la compréhension d'un système complexe. Ces modèles peuvent également conduire à la production d'un score qui décrit la probabilité que l'événement modélisé survienne. Cette thèse a pour objectif, à partir des données du programme de dépistage organisé du cancer du col de l'utérus, à développer et à valider des modèles de prédiction des lésions précancéreuses et cancéreuses du col de l'utérus. Il s'agira en particulier de construire un score simple, pertinent et utilisable par les cliniciens. En pratique, le score de risque prédit par le modèle permettrait au clinicien, d'adapter dans un premier temps l'examen clinique de son patient. Puis, dans un second temps, d'analyser les résultats et la périodicité du dépistage à la lumière du score prédit.

In 2020, International Agency for Research on Cancer ranks cancer as a leading cause of death worldwide (10.0 million cancer deaths). In France, the National Cancer Institute reported in 2018: 382,000 new cancer cases and 157,400 cancer deaths. To reduce incidence and mortality of cancers, since 2004, three organised national cancer screening programs have been initiated in France. In 2021, the decadal cancer control strategy identified several actions to be deployed to fight cancer prevention and cancer screening inequalities. These actions aim to fight the loss of chance by: population information and sensibilisation on cancer risk factors; increasing participation of screening programs to achieve acceptable participation rates; early identification, early treatment and follow-up of people with precancerous lesions. Health predictive models offer the possibility of generating probabilities whose purpose is to understand a complex system. These models may also lead to the production of a score that describes the probability of the modelled event occurring. The aim of this thesis is to use data from the organised national of uterine cervical cancer screening program, to develop and validate models for predicting precancerous and cancerous lesions of the cervix. In particular, we will build a simple and relevant score that can be used by clinicians. In practice, the risk score predicted by the model would allow the clinician to adapt the clinical examination of his patient. Then, the score predicted would allow, to analyse results and periodicity of next uterine cervical cancer screening.