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Modélisation de l'infection par le VIH, identification et aide au diagnostic

Les patients infectés par le VIH se voient proposer des traitements anti-viraux<br>lourds (avec des effets secondaires handicapants) qui sont destinés à être mis en<br>place à vie. Les différentes souches de virus, les mutations, les résistances ou tout<br>simplement les spécificités de chaque patient conduisent parfois à interrompre ou<br>à modifier le traitement après quelques semaines d'observation.<br>Ce travail de thèse s'inscrit dans une thématique pluridisciplinaire et son objectif<br>a été d'étudier la modélisation mathématique de l'évolution de l'infection<br>VIH/SIDA pour une aide précoce au diagnostic clinique. Notre approche consiste<br>à modéliser l'évolution des dynamiques de l'infection – essentiellement la dynamique<br>de la charge virale, du taux de CD4 et de CD8 – dans le but de prédire<br>son évolution. Cette modélisation met en jeu plusieurs paramètres (liés à la virulence<br>du virus et à l'état du système immunitaire du malade) qui nous permettent<br>d'interpréter et de caractériser certains phénomènes encore mal connus de l'infection.<br>Ce rapport présente donc l'identification (l'estimation) des paramètres<br>de l'infection à partir des mesures cliniques standard (à savoir la charge virale,<br>le taux de CD4 et de CD8), ainsi que la manière dont ces paramètres peuvent<br>être utilisés pour l'aide à la prise en charge thérapeutique du malade. D'un point<br>de vue technique, il a fallu développer des méthodes d'identification ad hoc qui<br>permettent de calculer les paramètres de l'infection à partir d'un faible nombre<br>de mesures.<br>Les résultats obtenus – grâce à un essai clinique mis en place par le CHU de<br>Nantes – montrent que les patients en échec thérapeutique, peuvent être précocement<br>détectés par l'analyse mathématique de leurs paramètres respectifs.<br>Ce rapport présente dans un premier temps la modélisation de l'infection VIH,<br>avec un aperçu des modèles standard qui existent ainsi que deux nouveaux modèles<br>que nous avons introduits pour le besoin de cette étude. Ensuite, l'identifiabilité<br>des systèmes dynamiques en temps continu et discret y est présentée. Nous<br>montrons que les modèles étudiés sont identifiables à partir des données cliniques<br>usuelles. Enfin, nous présentons l'identification des paramètres des modèles à partir<br>des données cliniques et son application à l'aide au diagnostic clinique.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00120086
Date22 September 2006
CreatorsOuattara, Djomangan Adama
PublisherEcole centrale de nantes - ECN, Université de Nantes
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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