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International audience; L'évolution paysagère de 3 lacs urbains d'Ile-De-France, a été caractérisée par photo-interprétation pour 3 périodes, entre 1950 et 2014. Les résultats montrent que l'environnement lacustre a été profondément modifié (sauf pour Enghien) entre 1950 et 1990 : sans surprise, les espaces dédiés à l'agriculture on reculé au profit de l'urbanisation et, pour Créteil et Saint-Quentin, des espaces verts ont été aménagés en périphérie du milieu aquatique. Ces parcs de nature anthropisée, accessibles aux citadins, assurent à la fois les fonctions sociale, récréative et esthétique dans l'environnement hyper-urbanisé d'Ile-de-France.

International audience; Trappin-2 is a serine protease inhibitor with a very narrow inhibitory spectrum and has significant anti-microbial activities. It is a 10 kDa cationic protein composed of two distinct domains. The N-terminal domain (38 residues) named cementoin is known to be intrinsically disordered when it is not linked to the elafin. The C-terminal domain (57 residues), corresponding to elafin, is a cysteine-rich domain stabilized by four disulfide bridges and is characterized by a flat core and a flexible N-terminal part. To our knowledge, there is no structural data available on trappin-2. We report here the complete 1H, 15N and 13C resonance assignment of the recombinant trappin-2 and the 1H assignments of cementoin and elafin, under the same experimental conditions. This is the first step towards the 3D structure determination of the trappin-2.

FcγRIIIA/CD16A, the low-affinity receptor for the IgG Fc portion expressed on human CD56dim NK cells and involved in Ab-dependent cell cytotoxicity, is shed upon NK cell activation. We found that recombinant a disintegrin and metalloprotease (ADAM) 17 cleaved the ectodomain of FcγRIIIA/CD16A and a peptide for which the sequence encompasses aa 191–201 of the FcγRIIIA/CD16A stalk region but not ADAM10. MALDI-TOF analysis revealed that the peptide was cleaved between Ala195 and Val196 (i.e., 1 aa upstream of the expected position). This location of the cleavage site was confirmed by the finding that ADAM17 failed to cleave a peptide in which Ala and Val were reversed. ADAM17 was found to be expressed on NK cells, and stimulation with PMA or N-ethyl-maleimide resulted in the shedding of FcγRIIIA/CD16A and CD62L, a specific substrate of ADAM17. Selective inhibition of ADAM17 prevented the shedding of both molecules. Moreover, the shedding of FcγRIIIA/CD16A was strongly correlated with degranulation when a wide range of CD56dim NK cell activating receptors were stimulated, whereas both ADAM17-dependent shedding and internalization were involved in FcγRIIIA/CD16A downmodulation when the latter was engaged. Finally, the shedding of FcγRIIIA/CD16A was restricted to activated cells, suggesting that ADAM17 acts mainly, if not exclusively, in cis. Taken together, our results demonstrated for the first time, to our knowledge, at the molecular level that ADAM17 cleaves the stalk region of FcγRIIIA/CD16A and identified its cleavage site. The shedding of FcγRIIIA/CD16A was at least partially ADAM17 dependent, and it may be considered as a marker of FcγRIIIA/CD16A-independent NK cell activation highly correlated with degranulation.

International audience; UNLABELLED: ABSTRACT: BACKGROUND: In early-stage of cancer, primary treatment can be considered as effective at eliminating the tumor for a non-negligible proportion of patients whereas for the others it leads to a lower tumor burden and thereby potentially prolonged survival. In this mixed population of patients, it is of great interest to detect complex differences in survival distributions associated with molecular markers that potentially activate latent downstream pathways implicated in tumor progression. METHOD: We propose a novel model-based score test designed for identifying molecular markers with complex effects on survival in early-stage cancer. From a biological point of view, the proposed score test allows to detect complex changes in the survival distributions linked to either the tumor burden or its dynamic growth. RESULTS: Simulation results show that the proposed statistic is powerful at identifying departure from the null hypothesis of no survival difference. The practical use of the proposed statistic is exemplified by analyzing the prognostic impact of Kras mutation in early-stage of lung adenocarcinomas. This analysis leads to the conclusion that Kras mutation has a significant negative prognostic impact on survival. Moreover, it emphasizes that the complex role of Kras mutation on survival would have been overlooked by considering results from the classical logrank test. CONCLUSION: With the growing number of biological markers to be tested in early-stage cancer, the proposed score test statistic is a powerful tool for detecting molecular markers associated with complex survival patterns.

Human lungs contain secretory leukocyte protease inhibitor (SLPI), elafin and its biologically active precursor trappin-2 (pre-elafin). These important low-molecular weight inhibitors are involved in controlling the potentially deleterious proteolytic activities of neutrophil serine proteases including elastase, proteinase 3 and cathepsin G. We have shown previously that trappin-2, and to a lesser extent, elafin can be linked covalently to various extracellular matrix proteins by tissue transglutaminases and remain potent protease inhibitors. SLPI is composed of two distinct domains, each of which is about 40% identical to elafin, but it lacks consensus transglutaminase sequence(s), unlike trappin-2 and elafin. We investigated the actions of type 2 tissue transglutaminase and plasma transglutaminase activated factor XIII on SLPI. It was readily covalently bound to fibronectin or elastin by both transglutaminases but did not compete with trappin-2 cross-linking. Cross-linked SLPI still inhibited its target proteases, elastase and cathepsin G. We have also identified the transglutamination sites within SLPI, elafin and trappin-2 by mass spectrometry analysis of tryptic digests of inhibitors cross-linked to mono-dansyl cadaverin or to a fibronectin-derived glutamine-rich peptide. Most of the reactive lysine and glutamine residues in SLPI are located in its first N-terminal elafin-like domain, while in trappin-2, they are located in both the N-terminal cementoin domain and the elafin moiety. We have also demonstrated that the transglutamination substrate status of the cementoin domain of trappin-2 can be transferred from one protein to another, suggesting that it may provide transglutaminase-dependent attachment properties for engineered proteins. We have thus added to the corpus of knowledge on the biology of these potential therapeutic inhibitors of airway proteases.

Background With the growing number of public repositories for high-throughput genomic data, it is of great interest to combine the results produced by independent research groups. Such a combination allows the identification of common genomic factors across multiple cancer types and provides new insights into the disease process. In the framework of the proportional hazards model, classical procedures, which consist of ranking genes according to the estimated hazard ratio or the p-value obtained from a test statistic of no association between survival and gene expression level, are not suitable for gene selection across multiple genomic datasets with different sample sizes. We propose a novel index for identifying genes with a common effect across heterogeneous genomic studies designed to remain stable whatever the sample size and which has a straightforward interpretation in terms of the percentage of separability between patients according to their survival times and gene expression measurements. Results The simulations results show that the proposed index is not substantially affected by the sample size of the study and the censoring. They also show that its separability performance is higher than indices of predictive accuracy relying on the likelihood function. A simulated example illustrates the good operating characteristics of our index. In addition, we demonstrate that it is linked to the score statistic and possesses a biologically relevant interpretation. The practical use of the index is illustrated for identifying genes with common effects across eight independent genomic cancer studies of different sample sizes. The meta-selection allows the identification of four genes (ESPL1, KIF4A, HJURP, LRIG1) that are biologically relevant to the carcinogenesis process and have a prognostic impact on survival outcome across various solid tumors. Conclusion The proposed index is a promising tool for identifying factors having a prognostic impact across a collection of heterogeneous genomic datasets of various sizes.

International audience; Little is known about costs related to the surveillance of patients that have undergone curative resection of colorectal cancer. The aim of this study was to calculate the observed surveillance costs for 385 patients followed-up over a 3-year period, to estimate surveillance costs if French guidelines are respected, and to identify the determinants related to surveillance costs to derive a global estimation for France, using a linear mixed model. The observed mean surveillance cost was 713. If French recommendations were strictly applied, the estimated mean cost would vary between 680 and 1,069 according to the frequency of abdominal ultrasound. The predicted determinants of cost were: age, recurrence, duration of surveillance since diagnosis, and adjuvant treatments. For France, the surveillance cost represented 4.4% of the cost of colorectal cancer management. The cost of surveillance should now be balanced with its effectiveness and compared with surveillance alternatives.

Background Evidence from the data provided in numerous published articles indicates that obesity and overweight can have a negative prognosis role in breast cancer. However, different Body Size Indicators (BSI) and cut-points have been employed and may partly explain discrepancies between the findings of various studies. Material and methods 14,709 women were recruited, treated and followed for a first unilateral breast cancer. After randomly splitting the patients’ data into two groups, a maximum statistical outcome approach was used to select optimal BSI cut-points from a “training sample”, when prognosis events were investigated. External validation was then carried out using a “validation sample”, and agreement between the selected optimal BSI cut-points was assessed. Body Mass Index (BMI), weight (W), Ideal Weight Ratio (IWR) and Body Surface Area (BSA) were used, and were assessed at the time of diagnosis. Results The selected optimal BSI cut-points were reliable when overall survival, metastasis recurrence and disease free interval events were investigated. The chosen BMI cut-point values matched the overweight cut-point value given by the World Health Organization. Agreement between defined binary BSI was acceptable; however, it varied from “fair” to “very good”. Analysis of second primary cancer occurrence and contralateral recurrence events was not conclusive. When local and node recurrence events were taken into account, the results were inconsistent and were linked to an unconfirmed relationship between stoutness and these prognosis events. Conclusions Efficient, optimal BSI cut-points indicate a poorer prognosis, illustrated by a shortened overall survival and an increase of metastasis recurrences, from a BMI value of 25 kg/m², a W value of 60 kg, an IWR value of 20% and a BSA value of 1.7 m². Further BSI cut-point investigations are needed, taking into account contralateral recurrence and second primary cancer events.

Manganese (Mn) is widely distributed in the biosphere but occurs in only trace amounts in animal tissues. Although Mn deficiency and toxicity both have pathological consequences, the underlying biochemical lesions have not been well defined. In vitro studies suggest that transport proteins are affected by Mn, lead (Pb), and selenium (Se). Among these transport proteins, the calmodulin-regulated calcium pump (Ca2+Mg2+ATPase) could be inhibited by Mn. In order to understand Mn biochemical pathways, we examined the relationships between Mn blood levels and red blood cell Ca-pump activity among 248 mothers and newborns, environmentally exposed to Mn, Pb, and Se. Population and methods 248 mother–newborn pairs were recruited at Robert Debre University Hospital (Paris). Blood Mn and Pb concentrations were measured by absorption spectrophotometry. Se was measured by fluorometric method. Red blood cell membrane suspensions were obtained for Ca-pump activity measurements. Linear and quadratic regression models and Pearson correlation were performed. Results A non-linear parabolic relationship between maternal Mn blood levels and newborn Ca-pump activity was discovered from the analysis of the observed data. The peak level of maternal Mn that corresponded to a maximal activity of the newborn Ca-pump was estimated at 23.9 μg/l with a 95% confidence interval of 17.6 to 32.4 μg/l. An inhibition of this enzyme was observed at low and high levels of maternal Mn. The relationships between the newborn Ca-pump activity and maternal Se and Pb levels became non-significant after adjustment on all the co-factors included in the final model. Conclusion Maternal environmental exposure to Mn, as reflected by maternal blood levels of this metal, is associated with a reduced activity of newborn erythrocyte Ca-pump in a non-linear pattern. Mn levels between 17.6 and 32.4 μg/l in maternal blood probably correspond to the optimal physiological concentration for the metabolism of this enzyme in newborns.

International audience; AbstractIn case-series or cohort studies, we propose a test of independence between the occurrences of two types of recurrent events (such as two repeated infections) related to an intermittent exposure (such as an antibiotic treatment). The test relies upon an extension of a recent method for analysing case-series data, in the presence of one type of recurrent event. The test statistic is derived from a bivariate Poisson generated-multinomial distribution. Simulations for checking the validity of the test concerning the type I error and the power properties are presented. The test is illustrated using data from a cohort on antibiotics bacterial resistance in schoolchildren.

Elafin and its precursor trappin-2 (also called pre-elafin) are potent protein inhibitors of neutrophil serine proteases such as leukocyte elastase and proteinase 3. Trappin-2 has unique conserved sequence motifs rich in Gin and Lys residues. These motifs are substrates for transglutaminases that may enable trappin-2 to be cross-linked to extracellular matrix proteins, thus anchoring the inhibitor at its site of action. We have used Western blotting and ELISA-based assays to demonstrate that both elafin and trappin-2 can be conjugated to various extracellular matrix proteins in vitro by a type 2 transglutaminase. Cross-linked elafin and trappin-2 still inhibited their target proteases. Surface plasmon resonance studies allowed the determination of the kinetic constants governing the interaction of fibronectin-bound elafin and trappin-2 with neutrophil elastase and proteinase 3. Both inhibitors were potent inhibitors when cross-linked to fibronectin by transglutamination, with equilibrium dissociation constants K i for their interaction with target proteases of 0.3 nM (elastase-elafin), 20 nM (proteinase 3-elafin), 0.3 nM (elastase-trappin-2), and 12 nM (proteinase 3-trappin-2). The conjugated inhibitors reacted more slowly with their target enzymes than did the soluble inhibitors, perhaps due to their immobilization, with association rate constants of 2-7 x 10 5 M - 1 s - 1 for elastase and 1-4 x 10 4 M - 1 s - 1 for proteinase 3. We believe this is the first demonstration that transglutaminase-mediated cross-linking of serine protease inhibitors to proteins preserves their inhibitory capacities.

Elafin and its precursor, trappin-2 or pre-elafin, are specific endogenous inhibitors of human neutrophil elastase and proteinase 3 but not of cathepsin G. Both inhibitors belong, together with secretory leukocyte protease inhibitor, to the chelonianin family of canonical protease inhibitors of serine proteases. A cDNA coding either elafin or its precursor, trappin-2, was fused in frame with yeast alpha-factor cDNA and expressed in the Pichia pastoris yeast expression system. Full-length elafin or full-length trappin-2 were secreted into the culture medium with high yield, indicating correct processing of the fusion proteins by the yeast KEX2 signal peptidase. Both recombinant inhibitors were purified to homogeneity from concentrated culture medium by one-step cationic exchange chromatography and characterized by N-terminal amino acid sequencing, Western blot and kinetic studies. Both recombinant elafin and trappin-2 were found to be fast-acting inhibitors of pancreatic elastase, neutrophil elastase and proteinase 3 with k(ass) values of 2-4 x 10(6) m(-1).s(-1), while dissociation rate constants k(diss) were found to be in the 10(-4) s(-1) range, indicating low reversibility of the complexes. The equilibrium dissociation constant K(i) for the interaction of both recombinant inhibitors with their target enzymes was either directly measured for pancreatic elastase or calculated from k(ass) and k(diss) values for neutrophil elastase and proteinase 3. K(i) values were found to be in the 10(-10) molar range and virtually identical for both inhibitors. Based on the kinetic parameters determined here, it may be concluded that both recombinant elafin and trappin-2 may act as potent anti-inflammatory molecules and may be of therapeutic potential in the treatment of various inflammatory lung diseases.

In survival analysis, some prognostic factors can be unobserved or unavailable. In randomized clinical trials framework where two treatment groups are compared in the Cox model setting, the omission of such factors in the model leads to an under-estimation in absolute value of the treatment effect. The aim of the project is to better understand the determinants of this bias and to suggest the use of methods that could reduce it, with a particular interest in HIV prevention trials where such factors are likely to exist. In a first step, the role of the main determinants of the bias is highlighted. While some of them have long been identified, others like trial duration have never been considered to our knowledge. The bias was calculated as the asymptotic limit of the maximum likelihood estimator of the treatment effect when the analysis is done following a proportional hazard model which no takes into account the frailty. The results show a clear increase of the bias in absolute value with the trial duration. This increase is especially marked with continuous frailty distributions, such as those which can be encountered in practice, compared to binary frailties. Also, some previous results have been confirmed. In a second step, a frailty depending on time is considered, as it can be encountered in HIV clinical trials including “unstable” population about infection risk, as prostitutes or young people in sub-Saharan Africa. These populations present a behavioral heterogeneity linked to the change of partner whose the HIV status is unknown. The bias is estimated using a transient frailty with a simulation study reflecting real-life situations. The results show that when the frailty is regenerated during the follow-up, the bias caused by its omission, although lower than the bias obtained with a time-independent frailty, stays significant and has to be considered. The different frailties generated during the follow-up are independent or correlated. Finally, with a “stable” population whose the frailty can be supposed constant over time, the interest of the use of the “cross-over” is searched. In such trial, the subjects which have not presented the event after a given time of follow-up, change of treatment group. In HIV prevention trials framework, Auvert & al. (2011) have particularly shown a decrease of the bias with a cross-over design comparatively to a parallel design, using a categorized frailty in a simulation study. Buyze & Goetghebeur (2011) have also shown the advantages of the cross-over, particularly about the relative efficiency of the comparison test of the two treatment groups, using gamma or log-normal frailty distributions. These results are specified calculating explicitly the asymptotic bias of the hazard ratio estimate for different possible distributions of the omitted frailty, continuous or categorized. The obtained results are clearly in favor of the cross-over, with a decrease of the bias between 60% et 90% and a significant improvement of the efficiency of the comparison test. The optimal switch time and its prognostic factors are searched. It appears that it essentially depends on the trial duration and is little affected by the frailty distribution or the value of the treatment effect.; Au cours des études de survie, certains facteurs ayant un rôle pronostique peuvent être inobservés ou indisponibles. Dans le cadre des essais cliniques randomisés où deux groupes de traitement sont comparés par un modèle de Cox, « l’oubli » de tels facteurs dans le modèle entraîne une sous-estimation en valeur absolue de l’effet du traitement. L’objectif de la thèse est de préciser le rôle de différents déterminants de ce biais et de suggérer l’utilisation de méthodes pouvant le réduire, avec un intérêt particulier pour les essais de prévention à l'infection VIH où de tels facteurs peuvent exister. L’effet des principaux facteurs pouvant influencer le biais est précisé dans une première partie de la thèse. Si certains facteurs sont connus de longue date, d’autres, comme la durée de l’essai n’ont, à notre connaissance, pas été étudiés. L’approche utilisée repose sur l’utilisation d’un « vrai » modèle de type à risques proportionnels. Dans ce modèle, l’effet des covariables « oubliées » est résumé par l’introduction dans l’expression du risque instantané d’un terme aléatoire de « fragilité » propre à chaque sujet. Le biais cherché est calculé comme la limite asymptotique, sous le modèle marginal correspondant au « vrai » modèle, du rapport des risques instantanés déduit du modèle de Cox n’incluant pas la fragilité. Les résultats montrent une nette augmentation du biais, en valeur absolue, avec la durée de l’essai. Cette augmentation est particulièrement marquée pour des distributions de fragilité continues comme celles pouvant être rencontrées en pratique, par rapport à des fragilités binaires. Par ailleurs, les résultats antérieurs de la littérature sont confirmés et précisés. Dans un second temps, les conséquences d’une variation de la fragilité au cours du temps sur le biais sont recherchées. Plus précisément, la situation envisagée est celle qui est rencontrée dans les essais de prévention contre le VIH effectués auprès de populations « instables » vis-à-vis du risque, comme les jeunes ou les prostituées en Afrique sub-saharienne. Ces populations montrent une hétérogénéité comportementale liée aux changements de partenaires sexuels dont le statut VIH est par ailleurs inconnu. Il s’agit d’évaluer le biais en présence d’une telle fragilité « intermittente » au moyen de simulations reflétant les situations réelles. Les résultats montrent que le biais dû à l’omission de la fragilité dans l’analyse, bien qu’inférieur au biais obtenu dans le cas d’une fragilité constante au cours du temps, reste significatif et doit être considéré. Les différentes fragilités générées au cours du suivi sont soit indépendantes entre elles, soit corrélées. Enfin, dans le cas d’une fragilité supposée constante au cours du temps, l’intérêt de l’utilisation d’un essai en « cross-over » est recherché. Dans un tel essai, les sujets exempts d’évènement après un temps de suivi donné changent de groupe de traitement. Dans le cadre des essais de prévention VIH, Auvert & al [2011] ont montré en particulier une diminution du biais avec un schéma en cross-over comparativement à un schéma parallèle classique, en utilisant une fragilité catégorielle dans une étude de simulation. Buyze & Goetghebeur [2011] ont également montré les avantages du cross-over, en particulier concernant l’efficacité relative d’un test de comparaison des deux groupes, en utilisant une fragilité de distribution gamma ou log-normale. Ces résultats sont précisés en calculant formellement le biais asymptotique dans l’estimation du risque relatif pour les différentes distributions possibles de la fragilité omise, continue ou catégorielle. Les résultats obtenus sont nettement en faveur du cross-over, avec une diminution du biais entre 60% et 90% et une amélioration de l’efficacité du test. Le temps de changement de groupe optimal est également recherché. Il apparaît que celui-ci dépend essentiellement de la durée le l'essai et de la valeur de l'effet traitement.

In survival analysis, some prognostic factors can be unobserved or unavailable. In randomized clinical trials framework where two treatment groups are compared in the Cox model setting, the omission of such factors in the model leads to an under-estimation in absolute value of the treatment effect. The aim of the project is to better understand the determinants of this bias and to suggest the use of methods that could reduce it, with a particular interest in HIV prevention trials where such factors are likely to exist. In a first step, the role of the main determinants of the bias is highlighted. While some of them have long been identified, others like trial duration have never been considered to our knowledge. The bias was calculated as the asymptotic limit of the maximum likelihood estimator of the treatment effect when the analysis is done following a proportional hazard model which no takes into account the frailty. The results show a clear increase of the bias in absolute value with the trial duration. This increase is especially marked with continuous frailty distributions, such as those which can be encountered in practice, compared to binary frailties. Also, some previous results have been confirmed. In a second step, a frailty depending on time is considered, as it can be encountered in HIV clinical trials including “unstable” population about infection risk, as prostitutes or young people in sub-Saharan Africa. These populations present a behavioral heterogeneity linked to the change of partner whose the HIV status is unknown. The bias is estimated using a transient frailty with a simulation study reflecting real-life situations. The results show that when the frailty is regenerated during the follow-up, the bias caused by its omission, although lower than the bias obtained with a time-independent frailty, stays significant and has to be considered. The different frailties generated during the follow-up are independent or correlated. Finally, with a “stable” population whose the frailty can be supposed constant over time, the interest of the use of the “cross-over” is searched. In such trial, the subjects which have not presented the event after a given time of follow-up, change of treatment group. In HIV prevention trials framework, Auvert & al. (2011) have particularly shown a decrease of the bias with a cross-over design comparatively to a parallel design, using a categorized frailty in a simulation study. Buyze & Goetghebeur (2011) have also shown the advantages of the cross-over, particularly about the relative efficiency of the comparison test of the two treatment groups, using gamma or log-normal frailty distributions. These results are specified calculating explicitly the asymptotic bias of the hazard ratio estimate for different possible distributions of the omitted frailty, continuous or categorized. The obtained results are clearly in favor of the cross-over, with a decrease of the bias between 60% et 90% and a significant improvement of the efficiency of the comparison test. The optimal switch time and its prognostic factors are searched. It appears that it essentially depends on the trial duration and is little affected by the frailty distribution or the value of the treatment effect., Au cours des études de survie, certains facteurs ayant un rôle pronostique peuvent être inobservés ou indisponibles. Dans le cadre des essais cliniques randomisés où deux groupes de traitement sont comparés par un modèle de Cox, « l’oubli » de tels facteurs dans le modèle entraîne une sous-estimation en valeur absolue de l’effet du traitement. L’objectif de la thèse est de préciser le rôle de différents déterminants de ce biais et de suggérer l’utilisation de méthodes pouvant le réduire, avec un intérêt particulier pour les essais de prévention à l'infection VIH où de tels facteurs peuvent exister. L’effet des principaux facteurs pouvant influencer le biais est précisé dans une première partie de la thèse. Si certains facteurs sont connus de longue date, d’autres, comme la durée de l’essai n’ont, à notre connaissance, pas été étudiés. L’approche utilisée repose sur l’utilisation d’un « vrai » modèle de type à risques proportionnels. Dans ce modèle, l’effet des covariables « oubliées » est résumé par l’introduction dans l’expression du risque instantané d’un terme aléatoire de « fragilité » propre à chaque sujet. Le biais cherché est calculé comme la limite asymptotique, sous le modèle marginal correspondant au « vrai » modèle, du rapport des risques instantanés déduit du modèle de Cox n’incluant pas la fragilité. Les résultats montrent une nette augmentation du biais, en valeur absolue, avec la durée de l’essai. Cette augmentation est particulièrement marquée pour des distributions de fragilité continues comme celles pouvant être rencontrées en pratique, par rapport à des fragilités binaires. Par ailleurs, les résultats antérieurs de la littérature sont confirmés et précisés. Dans un second temps, les conséquences d’une variation de la fragilité au cours du temps sur le biais sont recherchées. Plus précisément, la situation envisagée est celle qui est rencontrée dans les essais de prévention contre le VIH effectués auprès de populations « instables » vis-à-vis du risque, comme les jeunes ou les prostituées en Afrique sub-saharienne. Ces populations montrent une hétérogénéité comportementale liée aux changements de partenaires sexuels dont le statut VIH est par ailleurs inconnu. Il s’agit d’évaluer le biais en présence d’une telle fragilité « intermittente » au moyen de simulations reflétant les situations réelles. Les résultats montrent que le biais dû à l’omission de la fragilité dans l’analyse, bien qu’inférieur au biais obtenu dans le cas d’une fragilité constante au cours du temps, reste significatif et doit être considéré. Les différentes fragilités générées au cours du suivi sont soit indépendantes entre elles, soit corrélées. Enfin, dans le cas d’une fragilité supposée constante au cours du temps, l’intérêt de l’utilisation d’un essai en « cross-over » est recherché. Dans un tel essai, les sujets exempts d’évènement après un temps de suivi donné changent de groupe de traitement. Dans le cadre des essais de prévention VIH, Auvert & al [2011] ont montré en particulier une diminution du biais avec un schéma en cross-over comparativement à un schéma parallèle classique, en utilisant une fragilité catégorielle dans une étude de simulation. Buyze & Goetghebeur [2011] ont également montré les avantages du cross-over, en particulier concernant l’efficacité relative d’un test de comparaison des deux groupes, en utilisant une fragilité de distribution gamma ou log-normale. Ces résultats sont précisés en calculant formellement le biais asymptotique dans l’estimation du risque relatif pour les différentes distributions possibles de la fragilité omise, continue ou catégorielle. Les résultats obtenus sont nettement en faveur du cross-over, avec une diminution du biais entre 60% et 90% et une amélioration de l’efficacité du test. Le temps de changement de groupe optimal est également recherché. Il apparaît que celui-ci dépend essentiellement de la durée le l'essai et de la valeur de l'effet traitement.

The risk analysis for the occurrence of recurrent events is a major concern in many clinical research studies or epidemiological studies. In the field of oncology, therapeutic strategies are evaluated in randomised clinical trials in which efficacy is assessed through the occurrence of sequential events that define the progression of the disease. In HIV-infected patients, the infection evolves in several stages that have been defined by the occurrence of successive clinical events. The frame of this work is the regression models for the risk of multiple successive events. In practice, the hypothesis of existing correlations between the inter-event times cannot be a priori discarded. The aim of this work is to develop a regression model that would assess such correlations. In this setting, the most common method is to assume that correlations between inter-event times are induced by a random, unobserved heterogeneity across individuals. The corresponding model defines the individual hazard as a function of a random variable, or " frailty ", assumed to be gamma-distributed with a variance that quantifies the heterogeneity across individuals and incidentally the correlations between inter-event times. However, the use of this model when evaluating the correlations has the drawback that it tends to underestimate the variance of the frailty.A first approach was proposed for two sequential events in a "gap-timescale", in which the risk is defined as a function of the time elapsed since the previous event. The proposed method was derived from an approximation of the risk of second event given the first time-to-event in a frailty model for various frailty distributions. Another approach was defined in "calendar-time", in which the risk is expressed as a function of the time elapsed since the beginning of the subject's follow-up. The proposed method was derived from an approximation of the intensity conditional on the past in a frailty model. In both timescales, the method that was developed consists in including in the model an internal covariate, that is calculated on the history of the process, and that corresponds to the difference between the observed number of events and the expected number of events in the past period given the individual's other covariates.A review of the literature involving simulation studies showed that when defining the generation processes, most authors considered the case of heterogeneity in the population. However, in many simulation studies, only constant hazards are considered, and no event-dependence is introduced. Simulations studies showed that in both timescales, the test of the effect of the internal covariate in the proposed model proved more powerful that the usual test of homogeneity in the gamma frailty model. This gain of power is more noticeable in gap-time. Additionally, in this timescale, the proposed model provides a better estimation of the variance of the frailty when heterogeneity is low or moderate, more particularly in small samples.The method developed in gap-time was used to analyse data from a cohort of HIV-infected patients. It showed a negative correlation between the time from infection to first minor manifestation of immunodeficiency and the time from first minor manifestation of immunodeficiency to AIDS. The method developed in calendar-time was used to study the occurrence of repeated progressions and severe toxicities in a clinical trial for patients with advanced colorectal cancer. In this example, the method corroborated the results obtained with a gamma frailty model which showed a significant heterogeneity.; L'analyse du risque de survenue d'événements récurrents est une motivation majeure dans de nombreuses études de recherche clinique ou épidémiologique. En cancérologie, certaines stratégies thérapeutiques doivent être évaluées au cours d'essais randomisés où l'efficacité est mesurée à partir de la survenue d'événements successifs marquant la progression de la maladie. L'état de santé de patients infectés par le VIH évolue en plusieurs étapes qui ont pu être définies par la survenue d'événements cliniques successifs.Ce travail de thèse porte sur les modèles de régression du risque pour l'analyse de la survenue d'événements successifs. En pratique, la présence de corrélations entre les temps d'attente séparant les événements successifs est une hypothèse qui peut rarement être écartée d'emblée. L'objectif de la thèse porte sur le développement de modèles de régression permettant d'évaluer une telle corrélation. Dans ce cadre, la méthode le plus souvent utilisée suppose que la corrélation entre les délais successifs a pour origine une hétérogénéité aléatoire, non observée, entre sujets. Le modèle correspondant définit le risque instantané individuel en fonction d'un terme aléatoire, ou « fragilité », de distribution gamma et dont la variance quantifie l'hétérogénéité entre sujets et donc la corrélation entre délais d'un même sujet. Cependant, l'utilisation de ce modèle pour évaluer l'ampleur des corrélations présente l'inconvénient de conduire à une estimation biaisée de la variance de la fragilité.Une première approche a été définie pour deux événements successifs dans une échelle de temps « par intervalles », c'est-à-dire où le risque est exprimé en fonction du temps écoulé depuis l'événement précédent. L'approche mise au point a été obtenue à partir d'une approximation du risque de second événement conditionnellement au premier délai dans un modèle à fragilité pour plusieurs distributions de fragilité. Une seconde approche a été définie en échelle de temps « calendaire », où le risque est exprimé en fonction du temps écoulé depuis le début du suivi du sujet. L'approche retenue a été obtenue à partir d'une approximation de l'intensité conditionnelle au passé dans un modèle à fragilité. Dans les deux échelles de temps, l'approche mise au point consiste à introduire une covariable interne, calculée sur le passé du processus, qui correspond à la différence entre le nombre d'événements observés pour le sujet sur la période passée, et le nombre attendu d'événements pour ce sujet sur la même période compte tenu de ses covariables externes. Une revue de la littérature des études de simulations a montré que le cas d'une hétérogénéité dans la population face au risque d'événement était souvent envisagé par les auteurs. En revanche, dans beaucoup d'études de simulations, le cas d'un risque dépendant du temps, ou d'une dépendance entre événements, n'étaient pas considérés. Des études de simulations ont permis de montrer dans les deux échelles de temps considérées un gain de puissance du test mis au point par rapport au test d'homogénéité correspondant au modèle à fragilité gamma. Ce gain est plus marqué en échelle de temps par intervalles. Par ailleurs, dans cette échelle de temps, le modèle proposé permet une amélioration de l'estimation de la variance de la fragilité dans le cas d'une hétérogénéité faible ou modérée, plus particulièrement pour de petits échantillons.L'approche développée en échelle de temps par intervalles a été utilisée pour analyser les données d'une cohorte de patients infectés par le VIH, montrant une corrélation négative entre le délai entre infection et première manifestation mineure d'immunodéficience et le délai entre première manifestation mineure d'immunodéficience et stade SIDA déclaré.

In oncogenomics research, one of the main objectives is to identify new genomic markers so as to construct predictive rules in order to classify patients according to time-to-event outcomes (death or tumor relapse). Most of the studies dealing with such high throughput data usually rely on a selection process in order to identify, among the candidates, the markers having a prognostic impact. A common problem among biologists is the choice of the selection rule. In survival analysis, classical procedures consist in ranking genetic markers according to either the estimated hazards ratio or quantities derived from a test statistic (p-value, q-value). However, these methods are not suitable for gene selection across multiple genomic datasets with different sample sizes.Using an index taking into account the magnitude of the prognostic impact of factors without being highly dependent on the sample size allows to address this issue. In this work, we propose a novel index of predictive ability for selecting genomic markers having a potential impact on timeto-event outcomes. This index extends the notion of "pseudo-R2" in the ramework of survival analysis. It possesses an original and straightforward interpretation in terms of "separability". The index is first derived in the framework of the Cox model and then extended to more complex non-proportional hazards models. Simulations show that our index is not substantially affected by the sample size of the study and the censoring. They also show that its separability performance is higher than indices from the literature. The interest of the index is illustrated in two examples. The first one aims at identifying genomic markers with common effects across different cancertypes. The second shows, in the framework of a lung cancer study, the interest of the index for selecting genomic factor with crossing hazards functions, which could be explained by some "modulating" effects between markers. The proposed index is a promising tool, which can help researchers to select a list of features of interest for further biological investigations.; Dans le domaine de l’oncogénomique, l’un des axes actuels de recherche est l’identification de nouveaux marqueurs génétiques permettant entre autres de construire des règles prédictives visant à classer les patients selon le risque d’apparition d’un événement d’intérêt (décès ou récidive tumorale). En présence de telles données de haute dimension, une première étape de sélection parmi l’ensemble des variables candidates est généralement employée afin d’identifier les marqueurs ayant un intérêt explicatif jugé suffisant. Une question récurrente pour les biologistes est le choix de la règle de sélection. Dans le cadre de l’analyse de survie, les approches classiques consistent à ranger les marqueurs génétiques à partir du risque relatif ou de quantités issues de test statistiques (p-value, q-value). Cependant, ces méthodes ne sont pas adaptées à la combinaison de résultats provenant d’études hétérogènes dont les tailles d’échantillons sont très différentes.Utiliser un indice tenant compte à la fois de l’importance de l’effet pronostique et ne dépendant que faiblement de la taille de l’échantillon permet de répondre à cette problématique. Dans ce travail, nous proposons un nouvel indice de capacité de prédiction afin de sélectionner des marqueurs génomiques ayant un impact pronostique sur le délai de survenue d’un évènement.Cet indice étend la notion de pseudo-R2 dans le cadre de l’analyse de survie. Il présente également une interprétation originale et intuitive en terme de « séparabilité ». L’indice est tout d’abord construit dans le cadre du modèle de Cox, puis il est étendu à d’autres modèles plus complexes à risques non-proportionnels. Des simulations montrent que l’indice est peu affectée par la taille de l’échantillon et la censure. Il présente de plus une meilleure séparabilité que les indices classiques de la littérature. L’intérêt de l’indice est illustré sur deux exemples. Le premier consiste à identifier des marqueurs génomiques communs à différents types de cancers. Le deuxième, dans le cadre d’une étude sur le cancer broncho-pulmonaire, montre l’intérêt de l’indice pour sélectionner des facteurs génomiques entraînant un croisement des fonctions de risques instantanés pouvant être expliqué par un effet « modulateur » entre les marqueurs. En conclusion, l’indice proposé est un outil prometteur pouvant aider les chercheurs à identifier des listes de gènes méritant des études plus approfondies.

In oncogenomics research, one of the main objectives is to identify new genomic markers so as to construct predictive rules in order to classify patients according to time-to-event outcomes (death or tumor relapse). Most of the studies dealing with such high throughput data usually rely on a selection process in order to identify, among the candidates, the markers having a prognostic impact. A common problem among biologists is the choice of the selection rule. In survival analysis, classical procedures consist in ranking genetic markers according to either the estimated hazards ratio or quantities derived from a test statistic (p-value, q-value). However, these methods are not suitable for gene selection across multiple genomic datasets with different sample sizes.Using an index taking into account the magnitude of the prognostic impact of factors without being highly dependent on the sample size allows to address this issue. In this work, we propose a novel index of predictive ability for selecting genomic markers having a potential impact on timeto-event outcomes. This index extends the notion of "pseudo-R2" in the ramework of survival analysis. It possesses an original and straightforward interpretation in terms of "separability". The index is first derived in the framework of the Cox model and then extended to more complex non-proportional hazards models. Simulations show that our index is not substantially affected by the sample size of the study and the censoring. They also show that its separability performance is higher than indices from the literature. The interest of the index is illustrated in two examples. The first one aims at identifying genomic markers with common effects across different cancertypes. The second shows, in the framework of a lung cancer study, the interest of the index for selecting genomic factor with crossing hazards functions, which could be explained by some "modulating" effects between markers. The proposed index is a promising tool, which can help researchers to select a list of features of interest for further biological investigations., Dans le domaine de l’oncogénomique, l’un des axes actuels de recherche est l’identification de nouveaux marqueurs génétiques permettant entre autres de construire des règles prédictives visant à classer les patients selon le risque d’apparition d’un événement d’intérêt (décès ou récidive tumorale). En présence de telles données de haute dimension, une première étape de sélection parmi l’ensemble des variables candidates est généralement employée afin d’identifier les marqueurs ayant un intérêt explicatif jugé suffisant. Une question récurrente pour les biologistes est le choix de la règle de sélection. Dans le cadre de l’analyse de survie, les approches classiques consistent à ranger les marqueurs génétiques à partir du risque relatif ou de quantités issues de test statistiques (p-value, q-value). Cependant, ces méthodes ne sont pas adaptées à la combinaison de résultats provenant d’études hétérogènes dont les tailles d’échantillons sont très différentes.Utiliser un indice tenant compte à la fois de l’importance de l’effet pronostique et ne dépendant que faiblement de la taille de l’échantillon permet de répondre à cette problématique. Dans ce travail, nous proposons un nouvel indice de capacité de prédiction afin de sélectionner des marqueurs génomiques ayant un impact pronostique sur le délai de survenue d’un évènement.Cet indice étend la notion de pseudo-R2 dans le cadre de l’analyse de survie. Il présente également une interprétation originale et intuitive en terme de « séparabilité ». L’indice est tout d’abord construit dans le cadre du modèle de Cox, puis il est étendu à d’autres modèles plus complexes à risques non-proportionnels. Des simulations montrent que l’indice est peu affectée par la taille de l’échantillon et la censure. Il présente de plus une meilleure séparabilité que les indices classiques de la littérature. L’intérêt de l’indice est illustré sur deux exemples. Le premier consiste à identifier des marqueurs génomiques communs à différents types de cancers. Le deuxième, dans le cadre d’une étude sur le cancer broncho-pulmonaire, montre l’intérêt de l’indice pour sélectionner des facteurs génomiques entraînant un croisement des fonctions de risques instantanés pouvant être expliqué par un effet « modulateur » entre les marqueurs. En conclusion, l’indice proposé est un outil prometteur pouvant aider les chercheurs à identifier des listes de gènes méritant des études plus approfondies.