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Evaluation de différentes variantes du modèle de Cox pour le pronostic de patients atteints de cancer à partir de données publiques de séquençage et cliniques

Soutenance de la thèse de Remy JARDILLIER le 01/12/2020 à 14:00:00

Lieu : 11, rue des Mathématiques, Domaine Universitaire, Salle B314 (Bâtiment Ampère, GIPSA-Lab, 3ème étage).


Ecole Doctorale :Ingénierie pour la santé, la cognition et l''environnement (EDISCE)
Structure de rattachement :
Directeur de thèse :

 

Financement(s) :
-Contrat doctoral

 

Date d'entrée en thèse: 01/12/2017
Date de soutenance: 01/12/2020


Composition du jury :
Mme ANNE-LAURE BOULESTEIX, PROFESSEUR, UNIVERSITE DE MUNICH, Rappo rtrice
M. CHRISTOPHE AMBROISE, PROFESSEUR DES UNIVERSITES, UNIVERSITE D''EVRY-VALD''ESSONNE, Rapporteur
Thèse dirigé par : Laurent Guyon
Thèse Co-dirigé par : Florent Chatelain
M. VIVIAN VIALLON, MAITRE DE CONFERENCES HDR, UNIVERSITE DE LYON, Examinateur
Mme ADELINE LECLERCQ SAMSON, PROFESSEUR DES UNIVERSITES, UNIVERSITE GRENOBLE ALPES, Examinatrice


Résumé: Le cancer constitue la première cause de mortalité prématuré (décès avant 65 ans) en France depuis 2004. Pour un même organe, chaque cancer est unique, et le pronostic personnalisé est donc un aspect important de la prise en charge des patients. La baisse des coûts de séquençage au cours de la dernière décennie a permis de quantifier le niveau d'expression des gènes dans des échantillons de tumeurs. Ainsi, la base de données TCGA fournit le profil moléculaire de tumeurs, des données cliniques, et les temps de suivi des patients associés sur plusieurs années. De nouvelles découvertes sont donc rendues possibles en terme de biomarqueurs pronostiques construits à partir de données génomiques. Dans ce contexte, l'objet principal de la thèse consiste à comparer et adapter des méthodologies pour construire des scores de risques pronostiques de la survie ou de la récidive des patients atteints de cancer à partir de données cliniques et d'expression de gènes des échantillons tumoraux.


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