Une nouvelle génération de méthodes de recherche clinique, de diagnostic ou pronostic et de suivi thérapeutique reposant sur des analyses protéomiques est en train d'apparaître. L'objectif est de caractériser certaines maladies par des signatures reconnues sur des profils de protéines déterminés à partir de prélèvements. Un des enjeux est la détection précoce des maladies et la personnalisation des soins. Dans le projet BHI-PRO, nous proposons d'introduire des modèles hiérarchiques dédiés pour décrire les chaînes d'analyse protéiques ainsi que de nouvelles méthodes bayésiennes d'inversion hiérarchique. L'ensemble reposera sur deux avancées.

La première concerne l'association protéomique et problèmes inverses. Le défi est d'établir des modèles d'instrument incluant les principaux phénomènes physiques impliqués dans le processus de mesure. Ceci nous fournira un modèle direct incluant les paramètres physiques pertinents, organisés dans une structure hiérarchique.

La deuxième concerne l'association problèmes inverses, estimation bayésienne et échantillonnage stochastique. Le défi est de développer (a) une méthode de sélection de modèle / estimation de paramètres pour la recherche de biomarqueurs et (b) une méthode d'estimation pour la validation de biomarqueurs. L'exploration des lois a posteriori sera réalisée grâce à des algorithmes d'échantillonnage (Monte Carlo par Chaînes de Markov, particulaire,...) ou des approches variationnelles.

Au final, nous visons la gestion des variabilités biologiques et technologiques ainsi que leur impact sur les performances des méthodes (puissance de tests, probabilité d'erreurs,...). Il s'agit d'un point critique pour le développement et l'exploitation de ces chaînes d'analyse.

Jean-François GIOVANNELLI
Audrey GIREMUS

• Problèmes inverses, régularisation, aspects myopes et non-supervisés
• Stratégies bayésinnes et hiérachique, échantillonnage stochastique.

• CEA-Leti (Coordinateur)
• Biomérieux
• Laboratoire Biostatistique-Santé
• Plateforme Protéomique