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Modélisation d’indice de risque de cancer du sein
Le cancer du sein est une maladie multifactorielle due à la forte interaction de nombreux facteurs de risque, y compris la susceptibilité génétique, l’environnement et le mode de vie. Cette pathologie est un problème majeur de santé publique. Son incidence varie selon les régions, les groupes ethniques et l’environnement, ce qui nécessite l’étude locale des profils de facteurs de risque Selon les estimations actuelles, une femme sur huit développera un cancer du sein. Ce chiffre a persuadé les professionnels médicaux et universitaires de mettre au point une multitude d’algorithmes pour évaluer le risque d’un individu de développer un cancer du sein.
Des progrès importants ont été réalisés depuis le premier algorithme publié en 1983: Modèle Gail. Nous avons examiné chaque algorithme en détail, les méthodes d’extraction, inputs, outputs, les méthodes d’études et notre population cible: la population marocaine,
afin d’effectuer des analyses comparatives. À l’heure actuelle, les 27 algorithmes de prédiction du risque existants n’ont pas été entièrement testés sur toutes les sous-populations raciales. Nous avons créé un framework «programmation informatique» pour la simulation de séries illimitées de patients «Clinical Avatars» pour explorer les écarts raciaux et ethniques dans les algorithmes de prédiction du risque, afin de tester leur exactitude et choisir le plus approprié pour la population marocaine.
L’ambition de ce projet est de préparer le terrain pour l’implantation de la médecine personnalisée chez notre prestataire de soins médicaux, en lui fournissant l’évaluation du risque de cancer du sein comme une première étape, et qui permettra de stratifier les femmes marocaines en groupes à risque, influençant la décision des femmes de suivre une stratégie préventif de réduction de risque, et ouvrir la porte à la médecine préventive qui recommande une stratégie pharmacologique de réduction de risques de cancer du sein par chimio-prévention avec le tamoxifène.
Principal lnvestigator / program Director
Abdellatif BENIDER
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Collaborators
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