Modélisation de la pathologie et du traitement de la tuberculose : application à l’isoniazide

par Laure Lalande

Thèse de doctorat en Pharmacologie

Sous la direction de Pascal Maire.

Soutenue le 14-10-2016

à Lyon , dans le cadre de École Doctorale Evolution Ecosystèmes Microbiologie Modélisation , en partenariat avec Université Claude Bernard (Lyon) (établissement opérateur d'inscription) et de Laboratoire de Biométrie et Biologie Evolutive (laboratoire) .

Le président du jury était Florence Ader.

Le jury était composé de Oana Dumitrescu, Athanassios Iliadis.

Les rapporteurs étaient William Couet, Chantal Csajka.


  • Résumé

    Malgré l'existence d'un vaccin et de différentes molécules antituberculeuses, l'infection par Mycobacterium tuberculosis est toujours l'un des principaux problèmes de santé publique au niveau mondial. Le traitement standard, bien qu'efficace, est long et difficile à mettre en œuvre. Par ailleurs, l'un des principaux challenges actuels est la prise en charge des formes résistantes de tuberculose, dont la prévalence est en augmentation constante. Nous avons souhaité mettre à profit les techniques récentes de modélisation in silico pour mieux comprendre l'action d'un des antituberculeux majeurs, l'isoniazide. L'objectif de ce travail est de construire un modèle mathématique global du traitement de la tuberculose pulmonaire par l'isoniazide basé sur des éléments pharmacocinétiques, pharmacodynamiques et physiopathologiques.En utilisant une approche de population, un modèle pharmacocinétique de diffusion pulmonaire a permis de décrire les concentrations en isoniazide dans le plasma et le poumon de 89 sujets. Des simulations réalisées à partir de ce modèle ont permis de montrer, par combinaison avec un modèle pharmacodynamique, qu'une individualisation de la posologie avec augmentation de la dose chez les métaboliseurs rapides de l'isoniazide n'aurait d'intérêt qu'en cas d'infection par une souche de M. tuberculosis de sensibilité intermédiaire. Ce modèle pharmacocinétique a ensuite été couplé à un modèle pharmacodynamique et à un modèle de la physiopathologie de la tuberculose pour construire un modèle mathématique thérapeutique global. Ce dernier a permis de simuler la dynamique bactérienne à partir du premier jour de l'infection et pour les deux premières semaines de traitement par isoniazide, et de reproduire certaines caractéristiques qualitatives et quantitatives de l'effet antibactérien initial de l'isoniazide connues en clinique. Les analyses réalisées sur ce modèle ont permis de mieux comprendre les déterminants de la dynamique bactérienne et notamment le ralentissement de l'effet antibactérien après les premiers jours de traitement

  • Titre traduit

    Modeling of tuberculosis infection and its treatment : application to isoniazid


  • Résumé

    Despite the availability of a vaccine and several antituberculosis drugs, tuberculosis, an infection caused by Mycobacterium tuberculosis still remains a major public health concern worldwide. The standard treatment of tuberculosis is efficient but is long and hard to conduct. We decided to use recent in silico modeling techniques to improve our understanding of the action of isoniazid, one of the major antituberculosis drugs. The aim of this work was to build a full mathematical model reproducing the treatment of pulmonary tuberculosis by isoniazid, based on pharmacokinetics, pharmacodynamics and physiopathological data. A pulmonary pharmacokinetic model was developed in order to describe plasma and pulmonary isoniazid concentrations from 89 subjects. This model was used to perform simulations and was coupled to a pharmacodynamic model. The simulations showed that individualizing the dose according to the isoniazid metabolizer status would only be beneficial in fast metabolizers infected with a strain of intermediate sensitivity. This pharmacokinetic model was then integrated to a full mathematical model including a pharmacodynamic and an immune response model. This model adequately reproduced the bacterial dynamics over the development of the infection and its early treatment with isoniazid. It reproduced qualitative and quantitative features of the antimicrobial effect of isoniazid in agreement with clinical data. The simulations and analysis performed enabled us to better characterize the parameters influencing the bacterial dynamics and especially why the antibacterial effect tends to diminish after the first days of treatment

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