Post-doctorant en pharmacoépidémiologie (3 ans) (Sorbonne Université / Inserm)
L’équipe FORECAST de Sorbonne Université / Inserm à Paris recherche un·e post-doctorant·e hautement motivé·e, ayant une expertise en pharmacoépidémiologie.
Projet financé par l’ERC – Sorbonne Université / Inserm (Paris, France)
Sujet : Évaluation de la balance bénéfice-risque des thérapies avancées dans les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI)
Objectif scientifique
L’évaluation de la balance bénéfice-risque des traitements est essentielle en médecine afin de sélectionner la stratégie thérapeutique la plus adaptée pour chaque patient. Cette démarche est cependant confrontée à plusieurs défis : comment intégrer des données probantes en temps réel pour guider le choix du traitement ? Et comment résumer les résultats d’efficacité et de sécurité de manière compréhensible pour les patients et les cliniciens, tout en tenant compte des préférences des patients ?
Les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI) touchent 3 millions de personnes en Europe. De nouvelles thérapies avancées ont récemment été autorisées. Toutefois, en l’absence d’essais contrôlés randomisés en face-à-face, les données permettant de positionner chaque médicament dans la stratégie thérapeutique font défaut.
Différents types de données en vie réelle (Real-World Data, RWD) sont disponibles pour évaluer l’effet des traitements, mais chaque source présente ses propres forces et limites. Leur croisement permet de dépasser ces limites et de tirer parti de la complémentarité des sources. Nous avons récemment émulé des essais cliniques à partir de données en vie réelle, soutenant ainsi leur utilisation pour évaluer l’efficacité et la sécurité des traitements dans les MICI.
Objectifs du projet FORECAST
Basé sur le croisement de bases de données de santé nationales, de dossiers médicaux électroniques et d’une cohorte prospective de patients MICI, le projet vise à :
- Valider des algorithmes d’identification des caractéristiques et des événements cliniques dans les bases de données nationales ;
- Émuler des essais cliniques comparatifs en vie réelle entre différentes thérapies avancées ;
- Intégrer les résultats des essais et les préférences des patients dans un outil d’aide à la décision clinique à destination des patients et professionnels de santé, dont l’impact sera évalué via un essai contrôlé randomisé pragmatique intégré aux bases de données nationales.
Le projet repose sur le lien entre trois sources principales de données :
- Les bases de données de santé françaises (SNDS) : 250 000 patients MICI ;
- Les dossiers électroniques de l’Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (EDS AP-HP) : 35 000 patients ;
- Une cohorte dédiée MICI via la base SUVIMIC : 10 000 patients.
Lien vers le descriptif du projet : https://cordis.europa.eu/project/id/101163425
Équipe et encadrement
Le ou la candidat·e retenu·e travaillera sous la direction du Dr Julien Kirchgesner
→ https://iplesp.fr/en/research/teams/forecast
→ https://orcid.org/0000-0002-2314-928
Le poste sera basé au Centre de recherche Saint-Antoine, au cœur de Paris, en étroite collaboration avec le Sorbonne Center for Artificial Intelligence (SCAI).
Le poste est à temps plein et disponible à partir de septembre 2025.
Missions
Le ou la post-doctorant·e prendra en charge plusieurs volets du projet :
- Validation des algorithmes d’identification dans les bases de données nationales
- Émulation d’essais cliniques pour comparer l’efficacité et la sécurité des traitements
- Développement de l’outil d’aide à la décision clinique.
Il ou elle apportera également son expertise aux membres de l’équipe ainsi qu’aux partenaires extérieurs.
Profil recherché
- Doctorat (Ph.D.) ou équivalent en pharmacoépidémiologie ou discipline connexe ;
- Solide expérience en analyse de données en vie réelle, notamment à partir de bases de données de santé (données médico-administratives, dossiers médicaux électroniques) ;
- Maîtrise de R et/ou Python recommandée ;
- Bon niveau d’anglais écrit et parlé.
Candidature
Les candidat·es intéressé·es doivent envoyer avant le 30 juin 2025 :
- Une lettre de motivation
- Un CV
à l’adresse suivante : julien.kirchgesner@gmx.com
Objet du mail : Pharmacoepidemiology Postdoc application
