MeMoDeeP — Méthodes et Modèles pour la caractérisation phénotypique fine de la Maladie de Parkinson

La maladie de Parkinson (PD) est une maladie neurodégénérative liée à l'âge qui affecte 1% de la population âgée de plus de 60 ans et 4% au-delà de 80 ans. Plus de 100 000 personnes souffrent de cette maladie en France et le nombre de cas devrait augmenter considérablement avec le vieillissement de la population. A ce jour, les traitements ne sont que substitutifs et ne permettent pas d’empêcher la neurodégénérescence massive qui entraîne une perte progressive d'autonomie et finalement le décès. PD peut présenter différents sous-types cliniques et son évolution/gravité est très variable d’un patient à l’autre. Pour une pathologie complexe, comme PD, il n’existe pas de bio-marqueurs objectifs. L’intégration et la combinaison d’un grand nombre et aussi de différents types de variables est requise pour aller au-delà de la simple stratification empirique des patients. Toutefois, cette haute-dimensionnalité et ce mélange de types de données soulève des défis considérables. Nous proposons donc une étude exploratoire de différents modèles mathématiques et statistiques dans une grande cohorte longitudinale de PD (données cliniques, d’évolution et de traitement recueillies sur 5 ans et données pan génomique). Nos objectifs sont d’évaluer les performances de ces méthodes pour identifier/démembrer des sous-ensembles de patients où l’étiologie pourrait être plus homogène et pour lesquels la prévision génomique s’avérerait plus pertinente et précise. En outre, afin de mieux comprendre les améliorations qui pourraient être apportées, les méthodes proposées seront testées par validation croisée et simulations. Au total, ce projet présente à la fois - un but cognitif : intégrer et structurer des données hétérogènes (cliniques, biologiques, génomiques, mined data), complexes et massives pour identifier différents processus biologiques et, en particulier composantes génétiques, sous-tendant l’hétérogénéité de la maladie ; - un but de recherche translationnelle et de santé publique, avec le souci de définir des critères/marqueurs d’évolution et/ou de sévérité de PD pouvant également être intégrés dans une stratégie de ciblage thérapeutique.