Données en grande dimension et médecine de précision : promesses et défis.

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Presentation par Chloé-Agathe Azencott
Abstract :
Deux patients présentant les mêmes symptômes n'ont pas nécessairement la même maladie, au sens ou celle-ci peut évoluer de manière très différente, et qu'un même traitement peut avoir des effets très différents. De ce constat est née la médecine personalisée, ou médecine de précision, qui vise à aussi adapter la stratégie thérapeutique aux spécificités des patients. Or ces différences entre patients
s'expliquent en partie par des différences génomiques. Mettre en œuvre
la médecine de précision requiert donc d'identifier, dans des jeux de
données génomiques, les variables associées à la présence d'une maladie, à son évolution, ou à une réponse thérapeutique.

Cependant, ces jeux de données comportent fréquemment largement plus de variables (pouvant aller jusqu'à la dizaine de millions) que
d'échantillons (plus classiquement de l'ordre de quelques milliers), ce
qui pose des problèmes tant calculatoires que statistiques.

Dans cet exposé, je présenterai comment utiliser des connaissances a
priori sur la structure des variables, qu'il s'agisse de contraindre la
sélection de variables grâce à des réseaux biologiques, ou pour tenir
compte des corrélations entre régions du génome, pour répondre à ces
difficultés.

Chloé-Agathe Azencott est chercheur au Centre for Computational Biology (CBIO) de Mines ParisTech, Institut Curie and INSERM. Elle est aussi co-fondatrice de Woman in Machine Learning and data Science de Paris.
https://cazencott.info
http://wimlds.org/about-the-paris-team/