Niveau : Intermédiaire
Fonction du poste : Analyste / Scientifique / Ingénieur
Paul Fogel, Consultant, Paul Fogel Consultant
Jean-Luc Blachon, Statisticien senior, Recherche préclinique, Ipsen
Dans les essais cliniques, l'analyse exploratoire de données longitudinales multivariées est essentielle à l'identification de sous-groupes de patients présentant certaines des caractéristiques étudiées, par exemple des biomarqueurs, et une évolution temporelle similaire. Dans le contexte de la cinétique de l'évolution tumorale, nous présentons un nouveau module complémentaire JMP, la factorisation tensorielle non négative (NTF), qui permet l'identification de tels sous-groupes de patients et la sélection simultanée de paramètres présentant une évolution temporelle prototypique. Nous montrons que les caractéristiques sélectionnées peuvent ensuite être utilisées pour modéliser l'évolution tumorale. De plus, grâce à la nature non supervisée de notre approche, les estimations de survie globale obtenues sont robustes au surapprentissage. Le module complémentaire fournit des visualisations dynamiques de cartes thermiques, pertinentes pour le biologiste et le clinicien. Grâce à l'interopérabilité avec JMP 14 Python, un package NTF rapide, écrit en Python 3.6, est exécuté en arrière-plan. Enfin, les résultats NTF sont comparés à ceux obtenus par la plateforme d'analyse fonctionnelle JMP 14 et un package R effectuant la modélisation des trajectoires.
