L'efficience des designs dans la médecine personnalisée en lien avec les biomarqueurs prédictifs

Details

Supervisors

Legrand, Catherine

Faculty

Faculté des sciences

Degree label

Master [120] en statistique, orientation biostatistiques

Abstract

La médecine personnalisée permet d'adapter le traitement aux patients grâce à l'utilisation d'un biomarqueur prédictif. Pour valider ces biomarqueurs, de nouveaux designs ont vu le jour. L'objectif ici est de déterminer quel est le design le plus efficient. Pour cela des simulations sont réalisées. Le marqueur prédictif est lié à la réponse au traitement. Ceux qui possèdent ce biomarqueur auront une réponse améliorée par rapport aux autres groupes. Les trois designs étudiés, ici, sont le Enrichment design, le Biomarker stratified design et le Biomarker strategy design. La simulation a été réalisée pour une réponse binaire avec différents scénarios et différentes proportions de biomarqueurs. Les résultats pour les scénarios représentant la médecine personnalisée montrent que le design le plus efficient est le Biomarker stratified design. Pour les autres scénarios, les résultats varient. Le Biomarker strategy design est l'un des designs qui a été choisi. Cependant une question est apparue lors de la collecte d'information et pourrait être le sujet de nouvelles recherches.