Voyage au coeur de la relation dose-réponse du médicament : Une approche quantitative et intégrée du développement du médicament en vue d’une utilisation optimale

L’optimisation du rapport entre l’efficacité du médicament et ses effets indésirables est indispensable pour une utilisation rationnelle. Les étapes essentielles de la recherche et du développement d’une molécule sont de déterminer la cible, le mécanisme d’action, l’évolution de ses concentrations et d’identifier des biomarqueurs pour juger de l’effet pharmacologique. Cela exige une approche multidisciplinaire et quantitative intégrant les données de chimie, pharmacologie, pharmacocinétique en utilisant des outils mathématiques pour aider à déterminer de manière précise le mode d’administration, la fréquence d’administration et la durée du traitement. Cet ouvrage constitue un manuel pratique pour comprendre l’impact de la pathologie, de la génétique, des interactions médicamenteuses et de l’environnement sur la réponse au médicament et sa variabilité. Les cas particuliers de l’enfant et du sujet âgé sont abordés. Les principes exposés tout au long de ce livre sont abondamment illustrés par des exemples de petites molécules et d’anticorps monoclonaux. Certaines questions sont traitées à l’aide de logiciels de modélisation mathématique. Une auto-évaluation des connaissances est proposée à la fin des chapitres. Ce livre s’adresse à tous les professionnels de santé, aux scientifiques impliqués dans la recherche et le développement du médicament ou s’y intéressant tels que les ingénieurs et les chimistes, aux étudiants en sciences de la vie et à tous les patients.

Cet ouvrage expose, de manière détaillée avec exemples à l'appui, différentes façons de répondre à un des problèmes statistiques les plus courants: la régression.

Cette nouvelle édition se décompose en cinq parties. La première donne les grands principes des régressions simple et multiple par moindres carrés. Les fondamentaux de la méthode, tant au niveau des choix opérés que des hypothèses et leur utilité, sont expliqués. La deuxième partie est consacrée à l'inférence et présente les outils permettant de vérifier les hypothèses mises en oeuvre. Les techniques d'analyse de la variance et de la covariance sont également présentées dans cette partie. Le cas de la grande dimension est ensuite abordé dans la troisième partie. Différentes méthodes de réduction de la dimension telles que la sélection de variables, les régressions sous contraintes (lasso, elasticnet ou ridge) et sur composantes (PLS ou PCR) sont notamment proposées. Un dernier chapitre propose des algorithmes (basé sur l'apprentissage/validation ou la validation croisée) qui permettent de comparer toutes ces méthodes. La quatrième partie se concentre sur les modèles linéaires généralisés et plus particulièrement sur les régressions logistique et de Poisson avec ou sans technique de régularisation. Une section particulière est consacrée au scoring en régression logistique. Enfin, la dernière partie présente l'approche non paramétrique à travers les splines, les estimateurs à noyau et des plus proches voisins.

La présentation témoigne d'un réel souci pédagogique des auteurs qui bénéficient d'une expérience d'enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont replacés dans la perspective de leur utilité pratique grâce à l'analyse d'exemples concrets. Les commandes permettant le traitement des exemples sous R figurent dans le corps du texte. Enfin, chaque chapitre est complété par une suite d'exercices corrigés. Les codes, les données et les corrections des exercices se trouvent sur le site https://regression-avec-r.github.io/

Cet ouvrage s'adresse principalement à des étudiants de Master et d'écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux chercheurs travaillant dans les divers domaines des sciences appliquées.