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Le problème inverse expliquant la variabilité thérapeutique : développement d’une stratégie pratique pour maximiser l’extraction de l’information depuis une quantité limitée de données cliniques

Project Type: 
initié par le stagiare

Ce projet fait partie de nos efforts soutenus concernant la relation complexe entre la dose, l’exposition et l’effet des médicaments. Le logiciel à développer se basera sur des paramètres avec des fondations mathématiques qui mettent à jour des méthodes empiriques dans les limites de la puissance de traitement en évolution.

Project Leader(s): 

Boursier postdoctoral : Dr Olivier Barrière, pharmacie, Université de Montréal Mentor du corps enseignant : Dr Fahima Nekka, pharmacie, Université de Montréal

La pharmacométrie (PM) est un domaine de recherche en émergence qui est défini comme « la science qui interprète et décrit la pharmacologie d’une manière quantitative pour favoriser le développement de médicaments efficace et la prise de décision réglementaire ». Au fil des ans, l’équipe du Dr Nekka a beaucoup réfléchi sur la façon de joindre et d’améliorer les efforts internationaux émergents pour faire de la modélisation et de la simulation mathématique un langage complémentaire pour les méthodes cliniques et empiriques habituelles utilisées dans la découverte et la développement de médicament. Ce travail fait partie de ces efforts soutenus pour s’occuper de la relation complexe entre la dose, l’exposition et l’effet des médicaments. Le souci principal demeure la maximisation de la charge d’information, la fiabilité et la transférabilité des méthodes proposées. La question conséquente de relier la prise de médicament à la pharmacocinétique pose un problème inverse apparenté pour la reconstruction de la prise de médicament depuis des données cliniques limitées. Le logiciel que nous voulons développer se basera sur des paramètres avec des fondations mathématiques qui mettent à jour des méthodes empiriques dans les limites la puissance de traitement en évolution.