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Modèles d’histoire naturelle du cancer du sein et prédiction du risque dans les cohortes de dépistage par mammographie

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Dans une nouvelle thèse, Rickard Strandberg, Ph.D. étudiante au Département d’épidémiologie médicale et de biostatistique, pose les bases d’un nouveau modèle d’histoire naturelle du cancer du sein. En tirant parti des cohortes de dépistage détaillées disponibles, les travaux de Rickard comprennent trois applications diverses de ce modèle.

La thèse comprend quatre études, en commençant par le développement du cadre statistique du modèle d’histoire naturelle, puis son application sur une cohorte suédoise de dépistage par mammographie dans l’étude I-II. Dans l’étude III, Rickard Strandberg se concentre sur la prédiction des risques avec une modification du modèle d’histoire naturelle pour incorporer les facteurs de risque séparément dans chacune des quatre composantes du modèle. Dans l’étude IV, le modèle est utilisé pour étudier l’effet de certains paramètres d’acquisition utilisés en mammographie sur la détectabilité des tumeurs cancéreuses du sein.

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Quels sont les résultats les plus importants de votre thèse ?

« J’espère que nous avons communiqué que ces types d’approches de modélisation sont utiles pour un large éventail d’applications. Avec les modèles d’histoire naturelle, nous pouvons en savoir plus sur la progression de la maladie, étudier les effets du dépistage du cancer du sein et prédire le risque futur d’une femme. du cancer du sein. Dans cette thèse, nous avons développé des prédictions de risque qui peuvent intégrer directement les effets du dépistage, ce que les modèles de prédiction de risque conventionnels ne peuvent pas faire.

Pourquoi avez-vous choisi d’étudier ce domaine particulier ?

« J’ai une formation en statistiques mathématiques, avec un intérêt particulier pour la modélisation statistique. Lorsque je suis tombé sur ce projet, j’ai immédiatement compris ce qu’ils (maintenant nous) essayaient de faire. De plus, l’importance de la recherche sur le cancer du sein ne peut être surestimée. Je n’ai jamais est devenu médecin, mais ici, j’ai trouvé un moyen de contribuer à ma manière. »

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Selon vous, que faudrait-il faire pour avancer dans ce domaine de recherche ?

« Comme toujours, il y a des domaines où la modélisation du cancer du sein peut être améliorée. Pour ce modèle en particulier, les domaines les plus importants sont les métastases et les sous-types de cancer du sein. La validation du modèle par rapport aux données d’autres populations étudiées est également une étape importante.


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