L'accident vasculaire cérébral et la sclérose en plaques figurent parmi les maladies neurologiques les plus destructrices du système nerveux central. L'accident vasculaire cérébral est la deuxième cause de décès et la principale cause de handicap chez l'adulte dans le monde alors que la sclérose en plaques est la maladie neurologique non traumatique la plus fréquente chez l'adulte jeune. L'imagerie par résonance magnétique est un outil important pour distinguer le tissu cérébral sain du tissu pathologique à des fins de diagnostic, de suivi de la maladie, et de prise de décision pour un traitement personnalisé des patients atteints d'accident vasculaire cérébral ou de sclérose en plaques. La prédiction de l'évolution individuelle de la maladie chez les patients atteints d'accident vasculaire cérébral ou de sclérose en plaques constitue un défi pour les cliniciens avant de donner un traitement individuel approprié. Cette prédiction est possible avec des approches statistiques appropriées basées sur des informations cliniques et d'imagerie. Toutefois, l'étiologie, la physiopathologie, les symptômes et l'évolution dans l'accident vasculaire cérébral et la sclérose en plaques sont très différents. Par conséquent, dans cette thèse, les méthodes statistiques utilisées pour ces deux maladies neurologiques sont différentes. Le premier objectif était l'identification du tissu à risque d'infarctus chez les patients atteints d'accident vasculaire cérébral. Pour cet objectif, les méthodes de classification (dont les méthodes de machine learning) ont été utilisées sur des données d'imagerie mesurées à l'admission pour prédire le risque d'infarctus à un mois. Les performances des méthodes de classification ont été ensuite comparées dans un contexte d'identification de tissu à haut risque d'infarctus à partir de données humaines codées voxel par voxel. Le deuxième objectif était de regrouper les patients atteints de sclérose en plaques avec une méthode non supervisée basée sur des trajectoires individuelles cliniques et d'imagerie tracées sur cinq ans. Les groupes de trajectoires aideraient à identifier les patients menacés d'importantes progressions et donc à leur donner des médicaments plus efficaces. Le troisième et dernier objectif de la thèse était de développer un modèle prédictif pour l'évolution du handicap individuel des patients atteints de sclérose en plaques sur la base de données démographiques, cliniques et d'imagerie obtenues a l'inclusion. L'hétérogénéité des évolutions du handicap chez les patients atteints de sclérose en plaques est un important défi pour les cliniciens qui cherchent à prévoir l'évolution individuelle du handicap. Le modèle mixte linéaire à classes latentes a été utilisé donc pour prendre en compte la variabilité individuelle et la variabilité inobservée entre sous-groupes de sclérose en plaques / Stroke and multiple sclerosis are two of the most destructive neurological diseases of the central nervous system. Stroke is the second most common cause of death and the major cause of disability worldwide whereas multiple sclerosis is the most common non-traumatic disabling neurological disease of adulthood. Magnetic resonance imaging is an important tool to distinguish healthy from pathological brain tissue in diagnosis, monitoring disease evolution, and decision-making in personalized treatment of patients with stroke or multiple sclerosis.Predicting disease evolution in patients with stroke or multiple sclerosis is a challenge for clinicians that are about to decide on an appropriate individual treatment. The etiology, pathophysiology, symptoms, and evolution of stroke and multiple sclerosis are highly different. Therefore, in this thesis, the statistical methods used for the study of the two neurological diseases are different.The first aim was the identification of the tissue at risk of infarction in patients with stroke. For this purpose, the classification methods (including machine learning methods) have been used on voxel-based imaging data. The data measured at hospital admission is performed to predict the infarction risk at one month. Next, the performances of the classification methods in identifying the tissue at a high risk of infarction were compared. The second aim was to cluster patients with multiple sclerosis using an unsupervised method based on individual clinical and imaging trajectories plotted over five 5 years. Clusters of trajectories would help identifying patients who may have an important progression; thus, to treat them with more effective drugs irrespective of the clinical subtypes. The third and final aim of this thesis was to develop a predictive model for individual evolution of patients with multiple sclerosis based on demographic, clinical, and imaging data taken at study onset. The heterogeneity of disease evolution in patients with multiple sclerosis is an important challenge for the clinicians who seek to predict the disease evolution and decide on an appropriate individual treatment. For this purpose, the latent class linear mixed model was used to predict disease evolution considering individual and unobserved subgroup' variability in multiple sclerosis

L'association entre le tabac et le cancer du poumon ou entre l'exposition professionnelle à l'amiante et le mésothéliome pleural ont largement été étudiées. Cependant, comme pour de nombreuses autres relations expositions prolongées-cancer, le rôle de l'intensité d'exposition tout au long de la vie a été peu étudié. La prise en compte de la variation de l'intensité au cours de la vie et de son effet dépendant du temps dans les analyses statistiques des données cas-témoins pose en effet quelques défis méthodologiques. Les objectifs de la thèse étaient 1) d'étudier l'effet dépendant du temps de l'intensité d'exposition au cours de la vie sur le risque de cancer et 2) d'identifier les profils de trajectoires d'intensité d'exposition sur la vie entière et comparer les risques de cancer associés. Pour répondre à ces deux objectifs, nous avons utilisé un indice cumulé d'exposition pondéré flexible déjà existant et nous avons développé un nouveau modèle conjoint à classes latentes, pour analyser les données de deux études cas-témoins françaises sur le mésothéliome pleural et le cancer du poumon. Les résultats montrent la contribution importante de l'intensité de la consommation de tabac récente pour le cancer du poumon et des expositions professionnelles anciennes à l'amiante pour les deux cancers. Ils confirment l'importance de considérer l'aspect temporel des expositions pour évaluer l'association avec le risque de cancer et illustrent l'intérêt des approches statistiques considérées. / The association between smoking and lung cancer or between occupational exposure to asbestos and pleural mesothelioma have been extensively investigated. Nevertheless, as for many protracted exposures-cancer relationships, the role of exposure intensity over lifetime has been rarely addressed. Accounting for individual variation of intensity over lifetime and investigating time-dependent effect in the statistical analysis of case-control data indeed raise several methodological issues. The thesis objectives were 1) to study the time-dependent effect of exposure intensity over lifetime on the risk of cancer and 2) to identify lifetime profiles of exposure intensities and to compare their associated risks of cancer. To address these objectives, we used an existing flexible weighted cumulative index of exposure and we developed a new joint latent class mixed model, to analyze the data from two French case-control studies on lung cancer and pleural mesothelioma. The results show the important contribution of recent smoking intensity for lung cancer and distant intensity of exposure to asbestos for both cancers. They confirm the importance of the timing of exposure in the association with the risk of cancer and illustrate the relevance of the proposed statistical approaches.