Contribution des approches de machine learning pour la prédiction de l'efficacité et de la toxicité du busulfan haute dose, dans les protocoles de conditionnement de greffe de cellules souches hématopoïétiques

Introduction : le Busulfan est un agent alkylant aplasiant utilisé dans le cadre de greffes de cellules souches hématopoïétiques. L’AUC est le marqueur d’exposition utilisé pour adapter les posologies en cours de conditionnement. De nombreux patients présentent des toxicités majeures, malgré une AUC estimée conforme aux recommandations. Nous souhaitons développer une série de modèles prédictifs, afin de mieux comprendre les facteurs de risques de toxicité et de survie chez nos patients.Matériel et méthode : une cohorte rétrospective a été constituée : des variables démographiques, clinico-biologiques et pharmacocinétiques ont été collectées. L’analyse a été effectuée à l’aide de Rstudio®.Résultats : la rechute a été prédite avec une AUC de 0.76, avec la ferritinémie et la concentration maximale comme principales variables explicatives. Le décès a été prédit avec une AUC de 0.85, avec une augmentation du risque chez les patients ayant une AUC cumulée et/ou des concentrations maximales extrêmes. La prédiction de l’AUC, réalisée en utilisant la dose administrée, l’âge, la ferritinémie et l’AUC obtenue lors de la dernière dose, a obtenu une performance encourageante (RMSE à 880 um.L.h-1), supérieure aux performances prédictives de l’adaptation bayésienne. Conclusion : notre travail a permis d’expliciter des facteurs de risque de toxicité et de rechute à baseline, et de tester le potentiel prédictif de nouvelles cibles d’exposition. Enfin, le développement de modèle prédictifs de l’AUC a permis de mettre en évidence une influence de la dose précédente sur la PK de la dose suivante selon un modèle de saturation de la clairance dose-dépendante

Développement et utilisation d'un algorithme pour automatiser la standardisation des posologies en URC

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Développement et utilisation d'un algorithme pour automatiser la standardisation des posologies en URC

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Maitrise de l'exposition au Busulfan à travers le développement d'un modèle prédictif de la survie

Book of abstractsInternational audienceEtude monocentrique rétro-spective, de patients ayant eu une greffe CSH conditionnée par Busulfan, avec un suivi des concentrations plasmatiques

Utilisation de l'IA pour une meilleur compréhension des mécanismes de rechute dans les greffes CSH conditionnées par Busulfan haute dose

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Maitrise de l'exposition au Busulfan à travers le développement d'un modèle prédictif de la survie

Book of abstractsInternational audienceEtude monocentrique rétro-spective, de patients ayant eu une greffe CSH conditionnée par Busulfan, avec un suivi des concentrations plasmatiques

Développement d'un modèle d'intelligence artificielle pour la prédiction de l'exposition au Busulfan et l'individualisation des posologies

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Utilisation de l'IA pour une meilleur compréhension des mécanismes de rechute dans les greffes CSH conditionnées par Busulfan haute dose

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Développement d'un modèle d'intelligence artificielle pour la prédiction de l'exposition au Busulfan et l'individualisation des posologies

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