Un projet d’analyse génétique lauréat du Prix SFdS-ENSAI 2025
Eline Chartier—Granouilhac, Eulalie Delaune, Ignacio Espinosa et Léo Gruchociak ont remporté le prix du meilleur projet de statistique de 2ème année pour leurs travaux intitulés “Profil génétique et cancer de la vessie – Analyse de l’expression génétique dans la prédiction du niveau anatomopathologique du cancer de la vessie”, encadrés par Stéphane Chrétien, professeur de statistique et machine learning à l’Université Lyon 2.
Les quatre Ensaiens, actuellement élèves-ingénieurs en 3e année ou élèves du Master Science des données pour la décision publique, sont invités à présenter leur projet lors des 57e Journées de la Statistique de la SFdS qui se dérouleront à Clermont-Ferrand du 1er au 5 juin 2026. Les lauréats et leur tuteur verront ainsi leurs travaux valorisés auprès d’un large public de professionnels de la statistique exerçant dans des organisations publiques et privées.
En juillet 2025, une présélection de cinq projets a été réalisée par des enseignants de l’ENSAI et transmise au jury, présidé par Nathalie Peyrard, Directrice de Recherche à l’INRAE et composé de spécialistes de la SFdS.
Eline Chartier—Granouilhac, Eulalie Delaune, Ignacio Espinosa et Léo Gruchociak
Résumé du projet par les lauréats
“En France, 13 000 personnes par an sont touchées par le cancer de la vessie. Une prise en charge précoce et adaptée permet d’éviter son évolution vers une forme invasive, permettant d’améliorer les chances de survie des patients. Pouvoir évaluer la progression du cancer de la vessie et administrer les traitements adéquats constitue ainsi un enjeu majeur de santé publique. Cette progression peut être résumée par l’anatomie pathologique, un indicateur issu d’un examen des tissus cancéreux.
Notre projet vise à analyser les gènes impliqués dans le développement du cancer de la vessie afin d’en prédire l’évolution. Notre étude porte sur un échantillon médical de 100 individus atteints d’un cancer de la vessie, dont nous connaissons l’anatomopathologie. Pour chaque individu, nous disposons de l’expression de 34 gènes.
Face au déséquilibre entre le nombre important de variables et le faible effectif des observations, nous avons mis en place plusieurs méthodes de sélection de variables après avoir projeté les données dans un espace hyperbolique pour regrouper les gènes. Ces approches nous ont permis d’organiser les données de manière optimale et de les analyser avec précision.
L’objectif principal est d’identifier des trajectoires génétiques distinctes afin de mieux comprendre leur rôle dans l’évolution de la maladie. Nous modélisons ces trajectoires à l’aide d’une régression non pénalisée, dans le but de construire une fonction de prédiction de l’anatomie pathologique. Nous nous appuyons sur des méthodes de prédiction conforme pour en améliorer la fiabilité.
Nous concluons que 24 gènes ont un impact significatif sur l’évolution du cancer de la vessie. Notre modèle de prédiction de l’anatomie pathologique s’appuie sur l’expression de ces 24 gènes regroupés en clusters. Nous espérons que nos résultats pourront contribuer à orienter les recherches médicales futures sur les gènes impliqués dans la progression du cancer de la vessie.
Nous sommes particulièrement reconnaissants de voir nos travaux récompensés par ce prix. C’est un honneur d’avoir l’opportunité de présenter notre étude lors des prochaines Journées de la Statistique de la SFdS.”
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