The aetiology of common diseases is shaped by the effects of genetic and environmental factors. Big efforts have been devoted to unravel the genetic basis of disease with the hope that it will help to develop new therapeutic treatments and to achieve personalized medicine. With the development of high-throughput genotyping technologies, hundreds of association studies have described many loci associated to disease. However, the depiction of disease architecture remains incomplete. The aim of this work is to perform exhaustive comparisons across human populations to evaluate pressing questions. Our results provide new insights in the allele frequency of risk variants, their sharing across populations and the likely architecture of disease / La etiología de las enfermedades comunes está formada por factores genéticos y ambientales. Se ha puesto mucho empeño en describir sus bases genéticas. Este conocimiento será útil para desarrollar nuevas terapias y la medicina personalizada. Gracias a las técnicas de genotipado masivo, centenares de estudios de asociación han descrito una infinidad de genes asociados a enfermedad. Pese a ello, la arquitectura genética de las enfermedades no ha sido totalmente descrita. Esta tesis pretende llevar a cabo exhaustivas comparaciones entre poblaciones para responder diversas preguntas candentes. Nuestros resultados dan pistas sobre la frecuencia de los alelos de riesgo, su presencia entre poblaciones y la probable arquitectura de las enfermedades.

L'environnement tumoral reste mal défini et cliniquement sous-utilisé, les agents tumoricides agissant directement sur les cellules tumorales. Cependant, il est admis que les cellules tumorales dépendent de leur environnement pour se développer au maximum. Ce projet de thèse s’est concentré sur la molécule « a proliferation inducing ligand » (APRIL) qui est impliquée dans la survie, la prolifération et la différenciation des cellules B. Son rôle pathologique a été investigué dans les lymphomes diffus à grandes cellules B (DLBCL) et les myélomes multiples (MM). Grâce à un modèle murin nous avons pu démontrer le rôle pro-tumoral direct d’APRIL dans les DLBCL. Chez les patients, APRIL est d’origine paracrine, produit par les cellules myéloïdes et ciblant les cellules tumorales. Son expression intra-tumorale est variable et un niveau élevé corrèle avec un mauvais pronostic. L’expression d’APRIL est dictée par des mécanismes chémotactiques. L’expression différentielle de certaines chémokines par les cellules tumorales influence le recrutement des cellules productrices d’APRIL. Nous avons également démontré qu’APRIL possède un mode de signalisation atypique dans les DLBCL. Les cellules ont besoin d’internaliser APRIL afin d’activer BCMA, un récepteur de signalisation qui est principalement exprimé de manière intracellulaire. Dans les MM, APRIL possède également un rôle pro-tumoral direct tel que démontré dans un modèle murin. Chez les patients, APRIL est d’origine paracrine et principalement exprimé par les cellules myéloïdes immatures. Malgré l’infiltration tumorale de la moelle osseuse, l’expression d’APRIL reste stable grâce au remodelage du microenvironnement. Un modèle murin nous a permis d’identifier une boucle autocrine basée sur l’interkeuline-6 qui permet la persistance des cellules myéloïdes immatures pendant le développement tumoral, fournissant une expression stable du facteur pro-tumoral APRIL. Globalement, nos travaux ont permis d’identifier APRIL comme un biomarqueur prédictif de la survie avec une valeur thérapeutique dans le DLBCL. La caractérisation des mécanismes moléculaires contrôlant l’expression différentielle d’APRIL ouvre des perspectives thérapeutiques pour son antagonisme. APRIL possède également une valeur thérapeutique dans le MM. La caractérisation de la source cellulaire d’APRIL et de l’interleukine-6, deux facteurs pro-tumorales pour le MM, nous a conduit à de nouvelles perspectives thérapeutiques. / Tumor microenvironment remains largely ill-defined and clinically underused, as all currently used tumoricidal agents act directly on tumor cells. However it is well known that tumor cells depend on their environment to fully develop. This thesis project focused on the molecule “a proliferation inducing ligand” (APRIL) which is involved in B-cell survival, proliferation and differentiation. Its pathological role was investigated in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL) and in multiple myeloma (MM). Thanks to a murine model we have been able to demonstrate the direct pro-tumoral role of APRIL in DLBCL development. In patients APRIL is of paracrine origin, being produced by myeloid cells and acting on tumor cells. Intra-tumoral expression is variable and a high level of APRIL expression correlates with a poor prognosis. APRIL expression is controlled by chemotactic mechanisms. Differential expression of certain chemokines by tumor cells influence APRIL-producing cells recruitment. We also showed that APRIL has an atypical way of signaling in DLBCL. Tumor cells need to internalize APRIL in order to activate BCMA, a signaling receptor which is mainly expressed intracellularly. In MM, APRIL also possesses a direct pro-tumoral effect as demonstrated in a mouse model. In patients, APRIL is of paracrine origin and mainly expressed by immature myeloid cells. Despite tumor-cell infiltration into the bone marrow APRIL expression remains stable thanks to microenvironment remodeling. A mouse model allowed us to identify an autocrine loop based on interleukin-6 which allows persistence of immature myeloid cells during tumor development, providing a stable expression of the pro-tumoral factor APRIL. Globally, our work identified APRIL as a predictive biomarker with a therapeutic value in DLBCL. Characterization of molecular mechanisms controlling differential expression of APRIL opens new therapeutic perspectives by its antagonism. APRIL also possesses a therapeutic value in MM; characterization of the cellular source for APRIL and interleukin-6, two pro-tumoral factors in MM, has led us to new therapeutic perspectives.

La Polykystose Rénale Autosomique Dominante (PKRAD) est une des pathologies héréditaires les plus fréquentes et affecte environ un individu sur 1000. Elle se caractérise par une importante variabilité clinique, notamment dans l’âge de survenue de l’insuffisance rénale terminale. Deux gènes sont en cause : le gène PKD1 situé sur le chromosome 16 (85% des cas) et le gène PKD2 situé sur le chromosome 4 (15% des cas). Les progrès majeurs dans la compréhension des mécanismes moléculaires impliqués ont permis le développement de stratégies thérapeutiques spécifiques, et de nouvelles questions surgissent : quels patients traiter ? Quand débuter les traitements ? La cohorte Genkyst, qui vise à inclure tous les patients suivis pour PKRAD dans la région Grand Ouest, nous a d’abord permis de décrire la variabilité génétique rencontrée dans la PKRAD. Nous avons ensuite démontré l’existence de fortes corrélations génotype-phénotype, en rapportant l’influence sur l’âge de survenue de l’insuffisance rénale terminale non seulement du gène en cause, mais aussi du type de mutation pour le gène PKD1. Enfin, l’analyse des données cliniques et génétiques de 1341 patients nous a permis de développer un algorithme pronostique, baptisé le PROPKD score, permettant de stratifier le risque de progression vers l’insuffisance rénale terminale. Nous espérons que ces travaux participeront à l’individualisation de la prise en charge des patients atteints de PKRAD, ce qui est un enjeu crucial à l’arrivée des nouveaux traitements. / Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease (ADPKD) is one of the most frequent Mendelian inherited disorders, and affects approximately one individual out of 1000. ADPKD is marked by a high clinical variability, especially regarding age at end-stage renal disease (ESRD). Two genes are identified: PKD1 located on the chromosome 16 (85% of the pedigrees) and PKD2 located on the chromosome 4 (15% of the pedigrees). Substantial progress in understanding the cellular mechanisms underlying ADPKD has triggered the development of targeted therapies, and new questions are arising: which patients should be treated? When should we begin these treatments? Thanks to Genkyst cohort, which aims to include all consenting ADPKD patients from the western part of France, we first described the important allelic variability encountered in ADPKD. Secondly, we demonstrated the important influence of not only the gene involved, but also of PKD1 mutation type. Last, the analysis of clinical and genetic characteristics of 1341 patients from the Genkyst cohort allowed us to develop a prognostic algorithm, named the PROPKD score for predicting renal outcome in ADPKD. Our hope is that these works will participate in the development of individualized medicine in ADPKD, which is crucial in the context of the emerging targeted therapies.

La découverte de nouveaux médicaments est un processus complexe qui implique de gros investissements et de longues phases de développement. Le coût des échecs est phénoménal et le taux de succès diminue depuis deux décennies, suggérant que le processus d'innovation-développement tel qu'il est pratiqué aujourd'hui n'est plus adapté aux défis actuels. Dans ce travail de thèse, nous proposons une nouvelle approche, dite descendante « Top-down » qui consiste à inverser le procédé traditionnel. Elle reposera essentiellement sur la conception et l'optimisation de modèles de prédiction, afin de mieux orienter les phases successives du développement et de prédire les résultats de chaque étape avec le maximum de précision. Cette démarche s'appuie sur la conception du modèle d'innovation thérapeutique et de toutes ses composantes, notamment le modèle physiopathologique (modèle simulant l'organisme et l'évolution naturelle de la maladie) le modèle thérapeutique (modèle simulant l'effet du médicament sur la maladie), et le modèle d'effet (modèle qui peut être prédit à partir des modèles précédents et qui permet de simuler l'impact du médicament sur la population traitée à partir de son effet sur chaque individu de la population. Le processus complet de notre stratégie comprend dix étapes : élaboration du modèle physiopathologique, calibration, validation, identification des cibles potentielles, activation du logiciel de modifications séquentielles des cibles, construction de la population virtuelle (réaliste ou non), obtention du modèle d'effet nécessaire pour calculer le nombre d'événements évités (NEE), calcul du NEE par cible, comparaison et choix de la “meilleure” cible / New drug discovery and development is a complex process which requires massive investments over protracted horizons. The cost of failed programs is significant in absolute dollar terms. Decreasing R&D productivity over the past 2 decades suggests that the traditional innovation model needs a radical rethink. The central purpose of this thesis work is to lay the theoretical foundations for a new "topdown" approach to new target identification construed as an alternative to the current bottomup approach based on high throughput screening. In essence, it will consist in the design and optimization of in silico models in order to guide the development of a new drug candidate by predicting the outcomes of each successive phase of the development process. This in silico framework brings together a physiopathological model (to simulate the natural evolution of the disease) with a therapeutic model (to simulate the effects of a drug candidate on disease evolution) and the effect model (to predict the impact of the drug candidate on a population of patients)

Ziel: Entwicklung eines gesundheitsökonomischen Evaluationskonzepts zum Nachweis einer Kostenreduktion unter gleichzeitiger Optimierung des medizinischen Nutzens durch pharmakogenetisches Screening bei Erstdiagnose einer Schizophrenie. Finale Zielsetzung ist die Aufnahme der pharmakogenetischen a priori-Diagnostik für die Indikation Schizophrenie in die GKV-Regelversorgung. Methodik: Basierend auf dem aktuellen Stand gendiagnostischer Forschung sowie der evidenzbasierten Schizophrenietherapie wurde eine prospektive, randomisierte und kontrollierte, dreiarmige, offene, multizentrische Pilotstudie im Paralleldesign über 3 Jahre konzeptioniert. Studienpopulation: 300 Patienten (1:1:1) im Alter von 18 bis 65 Jahren mit erstmaliger F20-Diagnose (ICD-10). Interventionen: pharmakogenetisches Screening und integrierte Versorgung; integrierte Versorgung; Standardversorgung. Die Erhebung des medizinischen Nutzens erfolgt durch Messung des klinischen Outcome bzgl. der patientenrelevanten Endpunkte Mortalität, Morbidität, Lebensqualität und Nebenwirkungen zu definierten Zeitpunkten. Perspektivisch relevante Kosten werden im "piggy back"-Verfahren ermittelt. Ergebnisse: Angesichts zurzeit bestehender Limitationen im deutschen Gesundheitssystem (z.B. unzureichendes intersektorales Schnittstellenmanagement bei der Arzneimittelversorgung und Informationsweitergabe) wird die Integrierte Versorgung als geeignete Versorgungsform für den Nutzennachweis eingestuft. Die Integrierte Versorgung stellt jedoch momentan nicht den allgemeinen Standard der psychiatrischen Patientenversorgung dar. Aus GKV-Perspektive wesentliche Kostentreiber der Schizophrenietherapie sind Rückfälle, Krankenhausaufenthalte, Arbeitslosigkeit und vorzeitige Verrentung. Eine Verringerung der Häufigkeit dieser Parameter könnte z.B. zu einer Reduktion der Erstjahres-Behandlungskosten (zurzeit ca. 30% der Gesamtkosten) führen. Die Kosten-Effektivitäts-Analyse erweist sich als Studienform mit der geringsten Anfälligkeit für Bias und Confounder. Trotz einer vergleichsweise hohen externen Validität ist das Studiensetting nicht uneingeschränkt übertragbar auf die Versorgungsrealität des deutschen Gesundheitssystems. Es existiert aktuell keine generelle Empfehlung für den Einsatz der Gendiagnostik zur Steuerung der Arzneimitteltherapie in Psychiatrie. Ebenso hat die integrierte Versorgung bisher keinen umfassenden Einzug in den psychiatrischen Behandlungsalltag gefunden, so dass die beschriebenen Limitationen einen positiven Nutzennachweis erschweren. Dennoch ist das Konzept als praktisch umsetzbar zu bewerten. Schlussfolgerung: Bei dieser Faktenlage ist das Interesse der GKV an der Veranlassung einer gesundheitsökonomischen Evaluation mit dem Ziel einer Erstattungsfähigkeit des a priori durchgeführten pharmakogenetischen Screenings bei Schizophrenie als eher gering einzustufen. Jedoch lassen das Update der S3-Praxisleitlinie mit dem Einbezug der strukturierten u. integrierten Versorgung sowie der Aktionsplan „Individualisierte Medizin“ des Bundesforschungsministeriums auf eine Fokussierung auf diese Fragestellung und veränderte Interessenlage bzgl. der Initiierung der Pilotstudie hoffen. Weitere Forschungstätigkeit sowie die praktische Erprobung neuer gendiagnostischen Verfahren sind, basierend auf versorgungsbezogenen Pilotstudien wie der hier konzeptionierten, fachübergreifend erforderlich, um die Relevanz der Methodik für den psychiatrischen Versorgungsalltag zu belegen. / Purpose: Development of a health-economic investigation method to study whether a cost reduction under concurrent optimisation of the medical use exists by using pharmacogenetic a- priori- screening with first diagnosis of a schizophrenia. Final objective is the reimbursement of pharmacogenetic diagnostics for the indication schizophrenia in the German health statutory insurance (GKV). Methods: A prospective, randomised and controlled, 3-armed, parallel, open, multicentre pilot study with a duration of 3 years was designed based on the actual status of genetic-diagnostic research as well as the evidence-based therapy of schizophrenia. Study population: 300 patients (1:1:1) aged 18 to 65 years with initial F20 diagnosis (ICD-10). Interventions: pharmacogenetic screening and integrated care; integrated care; standard care. For evaluation of the medical benefit the clinical outcome is measured at defined times with regard to the patients' relevant endpoints mortality, morbidity, quality of life and side effects. In perspective relevant costs are determined by "piggy back" procedure. Results: In view of actually existing limitations within the German health system (e.g., insufficient intersectional medication and information management) the integrated care is considered being a suitable setting to demonstrate the advantage of using pharmacogenetic screening. Nevertheless, the integrated care does not show the general standard of the psychiatric patient's care at the moment. From GKV perspective essential cost drivers of schizophrenia therapy are relapses, hospital stays, unemployment and untimely superannuation. Diminishing the rate of these parametres could lead, e.g., to a reduction of the first year medical costs (at the moment approx. 30% of the total expenses). The cost-effectiveness analysis seems to be the study form with the slightest susceptibility to bias and confounding. In spite of a relatively high external validity the study setting is not unconditionally transferable to the German health system. Currently no general recommendation exists for the application of the genetic diagnostics to manage medication therapy in psychiatry. Up to now also the integrated care has not found a comprehensive entry in psychiatric practice, so that the described limitations are complicating a positive use proof. Nevertheless, the investigational concept can be regarded as feasible. Conclusion: Based on the existing situation the GKV's interest in performing a health-economic evaluation, which is focussed on the reimbursement of pharmacogenetic a priori-diagnostics in schizophrenia, is considered to be low. However, the situation may change in view of the expected update of the S3-practise guideline with the focus on structured and integrated care as well as the action plan „individualised medicine“ of the German federal research ministry. Thus, there is hope for changing interests in a pilot study. Based on care-related pilot studies as presented here, further research activities and practical testing of recent gene diagnostic procedures are necessary to demonstrate the relevance of the methodology for psychiatric practice.

La médecine personnalisée promet des soins adaptés à chaque patient. Cependant, l’ap- prentissage automatique appliqué à cette fin nécessite beaucoup d’améliorations. L’évalua- tion des modèles est une étape cruciale qui nécessite du travail pour amener à un niveau acceptable pour son utilisation avec des participants. Actuellement, les performances sur les ensembles de données biomédicales sont évaluées à l’aide d’un découpage intra-sujet ou inter-sujet. Le premier se concentre sur l’évaluation des participants présents à la fois dans les ensembles d’entraînement et de test. Ce dernier sépare les participants pour chaque ensemble. Ces termes sont respectivement synonymes de fractionnement aléatoire et par sujet. Deux méthodes principales se présentent comme des solutions pour obtenir des performances de franctionnement aléatoires lors d’entraînement de méthodes par sujet, calibration et sans ca- libration. Alors que la calibration se concentre sur l’entraînement d’un petit sous-ensemble de participant non vues, les méthodes sans calibration visent à modifier l’architecture du modèle ou les traitements préliminaire pour contourner la nécessité du sous-ensemble. Ce mémoire étudiera la calibration non paramétrique pour ses propriétés d’indépendance de la modalité. L’article présenté détaillera cette enquête pour combler l’écart de performance sur un ensemble de données d’essais de marche sur des surfaces irrégulières. Nous détermi- nons que quelques cycles (1-2) de marche sont suffisants pour calibrer les modèles pour des performances adéquates (F1 : +90%). Avec accès à des essais de cycle de marche supplémen- taires (+10), le modèle a atteint à peu près les mêmes performances qu’un modèle formé à l’aide d’une approche de fractionnement aléatoire (F1 : 95-100%). Suivant les objectifs de la médecine personnalisée, des voies de recherche supplémentaires sont décrites, telles qu’une méthode alternative de distribution de modèles qui s’adapte aux étapes de recherche tout en réduisant les coûts de calcul pour les développeurs de modèles. Nous constatons que l’étalonnage est une méthode valable pour surmonter l’écart de performance. Les ré- sultats correspondent aux découvertes précédentes utilisant l’étalonnage pour obtenir des performances robustes. / Personalized medicine promises care tailored to each patient; however, machine learning applied to this end needs much improvement. Evaluation of models is a crucial step which necessitates attention when utilized with participants. Currently, performance on biomedical datasets is evaluated using either intra-subject or inter-subject splitting. The former focuses on the evaluation of participants present in both training and testing sets. The latter separates participants for each set. These terms are synonymous with random-wise and subject-wise splitting, respectively. Two main methods present themselves as solutions to achieving random-wise performance while training on a subject-wise dataset split, calibration and calibration-free methods. While calibration focuses on training a small subset of unseen data trials, calibration-free methods aim to alter model architecture or pre-processing steps to bypass the necessity of training data points. This thesis investigates non-parametric calibration for its modality-agnostic properties. The article presented details this investigation at bridging the performance gap on a dataset of gait trials on irregular surfaces. We determine few (1-2) gait cycles are sufficient to calibrate models for adequate performance (F1:+90%). With access to additional gait cycle trials, the model achieved nearly the same performance as a model trained using a random-split approach (F1:95-100%). Following the goals of personalized medicine, additional research paths are outlined, such as an alternative model distribution method which fits with research steps while reducing computational costs for model developers. We find that calibration is a valid method to overcome the performance gap. The presented results correspond with previous findings by using calibration to achieve robust performance.

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Problématique : La pénurie d’organes qui sévit actuellement en transplantation rénale incite les chercheurs et les équipes de transplantation à trouver de nouveaux moyens afin d’en améliorer l’efficacité. Le Groupe de recherche transdisciplinaire sur les prédicteurs du risque immunologique du FRSQ travaille actuellement à mettre en place de nouveaux outils facilitant la quantification du risque immunologique global (RIG) de rejet de chaque receveur en attente d’une transplantation rénale. Le calcul du RIG s’effectuerait en fonction de facteurs scientifiques et quantifiables, soit le biologique, l’immunologique, le clinique et le psychosocial. La détermination précise du RIG pourrait faciliter la personnalisation du traitement immunosuppresseur, mais risquerait aussi d’entraîner des changements à l’actuelle méthode de sélection des patients en vue d’une transplantation. Cette sélection se baserait alors sur des critères quantifiables et scientifiques. L’utilisation de cette méthode de sélection possède plusieurs avantages, dont celui d’améliorer l’efficacité de la transplantation et de personnaliser la thérapie immunosuppressive. Malgré tout, cette approche soulève plusieurs questionnements éthiques à explorer chez les différents intervenants œuvrant en transplantation rénale quant à sa bonne utilisation. Buts de l’étude : Cette recherche vise à étudier les perceptions de néphrologues transplanteurs et référents de la province de Québec face à l’utilisation d’une méthode de sélection des patients basée sur des critères scientifiques et quantifiables issus de la médecine personnalisée. Les résultats pourront contribuer à déterminer la bonne utilisation de cette méthode et à étudier le lien de plus en plus fort entre science et médecine. Méthodes : Des entretiens semi-dirigés combinant l’emploi de courtes vignettes cliniques ont été effectués auprès de 22 néphrologues québécois (transplanteurs et référents) entre juin 2007 à juillet 2008. Le contenu des entretiens fut analysé qualitativement selon la méthode d’analyse de Miles et Huberman. Résultats : Les résultats démontrent une acceptation généralisée de cette approche. La connaissance du RIG pour chaque patient peut améliorer le traitement et la prise en charge post-greffe. Son efficacité serait supérieure à la méthode actuelle. Par contre, la possible exclusion de patients pose un important problème éthique. Cette nouvelle approche doit toutefois être validée scientifiquement et accorder une place au jugement clinique. Conclusions : La médecine personnalisée en transplantation devrait viser le meilleur intérêt du patient. Malgré l’utilisation de données scientifiques et quantifiables dans le calcul du RIG, le jugement clinique doit demeurer en place afin d’aider le médecin à prendre une décision fondée sur les données médicales, son expertise et sa connaissance du patient. Une réflexion éthique approfondie s’avère nécessaire quant à l’exclusion possible de patients et à la résolution de la tension entre l’équité et l’efficacité en transplantation rénale. / Background: The overwhelming scarcity of organs within renal transplantation forces researchers and transplantation teams to seek new ways to increase efficacy. The Groupe de recherche transdisciplinaire sur les prédicteurs du risque immunologique is attempting to put in place a scientifically precise method for determining the global immunological risk (GIR) of rejection for each patient waiting for a renal transplant. The quantification of the GIR is based on scientific factors, such as biological, immunological, clinical and psychosocial. The precise and global determination of the GIR could change the way patients are selected for renal transplantation. This selection will be based thus on scientific and quantifiable criteria. The advantages of the use of this method for selecting potential allograft recipients could be improvement in the efficacy of the process and the individualization of immunosuppressive therapy. In spite of these numerous advantages, this approach raises several ethical questions to explore with nephrologists working in kidney transplantation. Aims of the study: The aims of this study is to explore the views of transplant and referring nephrologists on the use of personalized medicine tools to develop a new method for selection potential recipients of a renal allograft. The results of this research could contribute to determine the acceptable use of this method in renal transplantation and to study the link between science and medicine. Methods: Twenty-two semi-directed interviews, using short clinical vignettes, were conducted with nephrologists in the province of Quebec between June 2007 and July 2008. The semi-directed interviews were analyzed qualitatively using the content and thematic analysis method described by Miles and Huberman. Results: The results demonstrate a general acceptance of this approach amongst the participants. Knowledge of each patient’s immunological risk could improve treatment and the post-graft follow-up. On the other hand, the possibility that patients might be excluded from transplantation poses a significant ethical issue. It could be more effective than the method presently used. The method must be validated scientifically, and must leave a role for clinical judgment. Conclusions: The use of personalized medicine within transplantation must be in the best interests of the patient. However, in spite of the use of such scientific data, a place must be retained for the clinical judgment that allows a physician to make decisions based on medical data, professional expertise and knowledge of the patient. An ethical reflection is necessary in order to focus on the possibility of patients being excluded, as well as on the resolution of the equity/efficacy dilemma.

La plupart des patients infectés par le VIH ont une charge virale qui peut être rendue indétectable par des combinaisons antirétrovirales hautement actives (cART); cependant, il existe des effets secondaires aux traitements. L'utilisation des modèles mécanistes dynamiques basés sur des équations différentielles ordinaires (ODE) a considérablement amélioré les connaissances de la dynamique HIV-système immunitaire et permet d'envisager une personnalisation du traitement. L'objectif de ces travaux de thèse est d'améliorer les techniques statistiques d'estimation de paramètres dans les modèles mécanistes dynamiques afin de proposer des stratégies de surveillance et d'optimisation des traitements. Après avoir introduit NIMROD un algorithme d'estimation bayésienne basé sur une maximisation de la vraisemblance pénalisée, nous montrons la puissance des approches mécanistes dynamiques pour l'évaluation des effets traitements par rapport aux méthodes descriptives d'analyse des trajectoires des biomarqueurs. Puis, nous définissons le « modèle à cellules cibles », un système ODE décrivant la dynamique du VIH et des CD4. Nous montrons qu'il possède de bonnes capacités prédictives. Nous proposons une preuve de concept de la possibilité de contrôler individuellement la dose de traitement. Cette stratégie adaptative réajuste la dose du patient en fonction de sa réaction à la dose précédente par une procédure bayésienne. Pour finir, nous introduisons la possibilité de l’'individualisation des changements de cART. Ce travail passe par la quantification in vivo d'effets de cART en utilisant des indicateurs d'activité antivirale in vitro. Nous discutons la validité des résultats et les étapes méthodologiques nécessaires pour l'intégration de ces méthodes dans les pratiques cliniques. / Most HIV-infected patients viral loads can be made undetectable by highly active combination of antiretroviral therapy (cART), but there are side effects of treatments. The use of dynamic mechanistic models based on ordinary differential equations (ODE) has greatly improved the knowledge of the dynamics of HIV and of the immune system and can be considered for personalization of treatment. The aim of these PhD works is to improve the statistical techniques for estimating parameters in dynamic mechanistic models so as to elaborate strategies for monitoring and optimizing treatments. We present an algorithm and program called NIMROD using Bayesian inference based on the maximization of the penalized likelihood. Then, we show the power of dynamic mechanistic approaches for the evaluation of treatment effects compared to methods based on the descriptive analysis of the biomarkers trajectories. Next, we build the “target cells model “, an ODE system of the dynamics between the HIV and CD4. We demonstrate it has good predictive capabilities. We build a proof of concept for drug dose individualization. It consists in tuning the dose of the patient based on his reaction to the previous doses using a Bayesian update procedure. Finally, we introduce the possibility of designing an individualized change of cART. This work involves the quantification of in vivo effects of cART using in vitro antiviral activity indicators. We discuss the validity of the results and the further steps needed for the integration of these methods in clinical practice.