Modèles mathématiques dynamiques pour la médecine personnalisée

Abstract

Une des conditions nécessaires à la mise en œuvre d’une médecine personnalisée est l’obtention de prédictions individuelles de qualité. Outre l’obtention de mesures toujours plus nombreuses (données « -omiques »), la méthode d’analyse de données est également un élément potentiellement majeur. Nous présentons un exemple d’utilisation de modèles mathématiques dynamiques mécanistes utilisables pour l’adaptation des traitements antirétroviraux de patients infectés par le virus de l’immunodéficience humaine. L’intérêt de ce type d’approche est de construire un modèle sur des connaissances biologiques de l’interaction entre les différents marqueurs et permettre ainsi, potentiellement, une puissance prédictive accrue.

One of the necessary conditions to perform any personalized medicine is to obtain good individual predictions. In addition to the numerous markers available (omics data), the methods used to analyze the data are very important too. We are presenting an example of mathematical dynamical mechanistic model that could be used for adapting the antiretroviral treatment in patients infected by the human immunodeficiency virus. The interest of this type of approach is to build a model based on biological knowledge about the interaction between markers and therefore to allow for a better predictive power.