Modèles et Estimandes Dynamiques pour les études épidémiologiques longitudinales – EDyLES

Grâce à la richesse de leurs données répétées, les cohortes épidémiologiques peuvent répondre à des questions de plus en plus sophistiquées sur les mécanismes, les facteurs de risque et la progression des maladies, en tenant compte de l'aspect dynamique et multidimensionnel des processus de santé. Pourtant, les méthodes analytiques actuelles échouent encore à capter simultanément la nature dynamique et continue des processus, leurs interrelations complexes et l'imperfection de leurs mesures (données bruitées, visites éparses et irrégulières, données manquantes, hétérogénéité, natures diverses), limitant la recherche épidémiologique.
EDyLES vise à développer, appliquer et promouvoir des modèles dynamiques flexibles ainsi que des estimandes épidémiologiquement pertinents en exploitant les données longitudinales complexes disponibles dans les cohortes.
EDyLES est structuré en 5 tâches :

1. Nous étendrons la modélisation conjointe pour capturer les interrelations complexes entre les processus variant dans le temps et/ou les événements cliniques (via des effets non linéaires, des interactions, des expositions cumulées pondérées, des effets directs des processus intermédiaires) en utilisant des procédures d'estimation efficaces.

2. Nous évaluerons comment les techniques actuelles d'apprentissage automatique s'adaptent aux observations dynamiques bruitées, irrégulières et tronquées, qu'elles soient en variables explicatives ou à expliquer, et proposerons des extensions pour forêts aléatoires et réseaux de neurones en les fusionnant avec des techniques biostatistiques.

3. Nous traduirons les résultats des modèles en estimandes qui tiennent compte de la nature en temps continu des processus, à savoir des contrastes contrefactuels en médiation, des indicateurs épidémiologiques et des mesures d'association dérivées de l’apprentissage.

4. En exploitant les données de grandes cohortes (3C, FMSA, CKD-REIN), nous appliquerons les méthodes à trois pathologies illustrant la diversité des questions à aborder :
- la santé cérébrale chez les personnes âgées : quels sont les mécanismes d’actions d’expositions modifiables (ex : santé cardiométabolique) ?
- l'atrophie multisystématisée (AMS) : quelles sont les durées attendues dans des atteintes clés et les mécanismes dysautonomiques et cérébraux sous-jacents à la progression clinique ?
- la maladie rénale chronique (MRC) : quel sont les rôles de l'anémie et de la carence martiale dans la progression de la maladie (événements cardiovasculaires majeurs, qualité de vie).

5. Nous promouvrons les méthodes développées au travers d’introductions didactiques et de comparaisons de méthodes sur des études de cas et des simulations, et diffuserons des logiciels open-source conviviaux auprès de la communauté de Santé Publique.

EDyLES est un projet collaboratif multidisciplinaire réunissant des chercheurs en biostatistique, informatique, épidémiologie, ainsi que des cliniciens en neurologie et néphrologie, issus de 12 équipes de recherche. La valeur ajoutée du projet est multiple. D'un point de vue biostatistique, EDyLES fournira de nouveaux outils analytiques ainsi que des solutions logicielles open-source pour modéliser les données longitudinales complexes collectées dans les études de cohortes. Ces méthodologies tireront parti des atouts complémentaires des modèles biostatistiques et des techniques d'apprentissage automatique. Le projet abordera également des questions épidémiologiques centrales développées directement par les épidémiologistes et les cliniciens de chaque domaine. Au-delà d'une meilleure compréhension de la progression des maladies et des mécanismes en jeu, elles aideront à déterminer les approches thérapeutiques optimales dans l'AMS et la MRC, ainsi que les cibles préventives dans le vieillissement cérébral. Bien qu’initialement motivées par 3 pathologies, nous anticipons que les approches développées au sein d'EDyLES bénéficieront plus largement à la recherche en Santé Publique.