De l'immunologie à l'optimisation des prises en charge dans les Maladies Inflammatoires Chroniques de l'Intestin réfractaires
Bibliographic record
Abstract
Ce travail de thèse s’inscrit dans le champ des maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI) réfractaires. Elle combine des apports originaux sur l’immunité innée dans les MICI et des données issues de la recherche clinique. La première partie de ce travail a eu pour objectif d’apporter des connaissances nouvelles sur l’immunité innée dans les MICI réfractaires et concerne une étude expérimentale réalisée dans les ganglions lymphatiques mésentériques. Cette étude, conduite sous la co-direction du Dr Chapuy (Montréal) a utilisé la technologie CITE-seq (Cellular Indexing of Transcriptomes and Epitopes by Sequencing). Elle a permis de caractériser les populations de cellules immunitaires innées dans les ganglions mésentériques de patients atteints de MICI : phagocytes mononuclées (MNP), cellules NK et cellules lymphoïdes innées (ILC). Les échantillons ont été fournis parle laboratoire du Dr Marika Sarfati du CR-CHUM (Montréal). Les analyses ont été réalisées avec l’appui de la plateforme de bio-informatique de l’Hôpital Sainte-Justine (Montréal). Les résultats finaux ont conduit à une publication dans Inflammatory Bowel Diseases. Cette étude met en évidence des spécificités transcriptionnelles des cellules innées dans les ganglions mésentériques des patients atteints de MICI réfractaires. Elle contribue à mieux comprendre leur rôle dans la physiopathologie intestinale. La seconde partie de ma thèse illustre les enjeux cliniques de ma recherche. Un premier article a étudié l’évolution en parallèle de la destruction intestinale par l’étude du score de Lémann, et du handicap fonctionnel par l’Inflammatory Bowel Disease-Disability Index (IBD-DI), chez des patients atteints de maladie de Crohn. Ce travail a été publié en 2025. Un second article a porté sur l’efficacité de l’intensification de la dose du vedolizumab sous-cutané chez des patients atteints de MICI présentant une non-réponse ou une perte de réponse à la dose standard. Il s’agit d’une étude multicentrique du GETAID (OPTI-VEDO), acceptée récemment dans Journal of Crohn’s and Colitis. Ce travail de thèse illustre l’importance d’une approche multiple pour appréhender la complexité des MICI grâce à la complémentarité du décryptage des mécanismes cellulaires immunitaires, une meilleure description de leur évolution clinique et une optimisation de leur prise en charge thérapeutique.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".