Des modèles mathématiques et statistiques pour étudier les cancers



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Transcription:

Des modèles mathématiques et statistiques pour étudier les cancers M. Filoche Laboratoire de Physique de la Matière Condensée CNRS, Ecole Polytechnique En collaboration avec L. Schwartz, Hôpital de la Pitié-Salpêtrière Journée Rayonnements ionisants et cancers, SFRP, 3 octobre 2002

Mortalité et statistiques Extrait du rapport du Pr Dautzenberg sur le tabagisme passif «...Vivre réguliérement dans une atmosphère enfumée au travail ou à la maison augmente de 26 % le risque de décès pour les cardiaques. Et de 25 % celui de développer un cancer du poumon chez les non-fumeurs.» Statistique et probabilité équivalentes? Quels modèles mathématiques de la mortalité?

Problématique Est-il anodin de résumer les statistiques de mortalité par des probabilités? Quelles sont les conséquences implicites de l emploi des probabilités? Peut-on détecter dans les statistiques de mortalité par cancer des «signatures» de lois de probabilité?

Les statistiques «normales» Loi de probabilité possédant moyenne et écart-type Exemple d'une telle loi, à deux états : la loi binomiale P ( X = 1) = p P( X = 0) = 1 p Moyenne d'une somme de N tirages : SN = pn Ecart-type correspondant : σ N = p( 1 p) N

L'agrégation Gaussienne Si une variable X suit une loi qui possède une moyenne et un écart-type -type,, la somme de N variables (X1,...,XN) indépendantes converge vers une loi Gaussienne P + X ( 1 2 X +... + X N = Y) σ 1 2πN e ( Y Nm) 2 2Nσ 2 Valeur moyenne de la somme : < Y > = Nm Ecart-type de la somme : σ = Nσ = Y σ Y m 1/2

Les statistiques «anormales» Loi de probabilité sans moyenne ou sans écart-type type Exemple d'une telle loi : la loi de puissance P( x= X) X β, 1< β 2 La moyenne est dominée par l événement le plus important. x 1 xp ( β 1 X = x) dx x + L écart-type varie plus vite que la racine de la moyenne : pas d'agrégation gaussienne! x

Exemple : l'activité sismique La loi de distribution des tremblements de terre en fonction de leur énergie est une loi de puissance (loi de Gutenberg-Richter,, 1956) Magnitude Il n'existe pas de tremblement de terre moyen

Autre exemple : la finance Le Krach de Wall Street en 1987 représente une fluctuation d'environ 20 fois l écart-type. P( X = 20σ) 10 87!

Origines de ces fluctuations Interdépendance des événements : corrélations fortes. Criticité : extrême sensibilité aux conditions extérieures, évolution par avalanches internes de toutes tailles. Origines de cette criticité : comportements coopératifs (finance), auto-organisation (évolution, trafic), vieillissement (fracture, corrosion).

Données brutes % Annee de deces: 79 / Departement de domicile: France / Sexe: M / Groupe d'age: 0 / % Mois de deces / Cause principale % TUMEUR ENDOCR SANG MENTAL NERVEU CIRCUL DIGEST GENITO PEAU OSTEO SENIL 1 3 7 2 0 7 2 1 2 0 206 48 2 0 1 3 0 7 3 3 0 0 171 41 3 2 5 3 0 12 4 2 0 0 175 45 4 3 4 3 0 5 3 3 0 0 152 39 5 1 4 1 0 15 2 5 0 0 170 30 6 0 8 3 0 5 8 3 0 0 163 27 7 5 6 2 0 13 11 5 2 0 201 32 8 1 5 0 0 5 8 3 0 0 163 26 9 2 5 1 0 5 6 3 0 0 140 37 10 1 9 0 0 12 6 10 1 0 169 45 11 1 3 2 0 3 5 4 0 0 169 53 12 0 11 0 0 3 8 7 1 0 164 69 % Annee de deces: 79 / Departement de domicile: France / Sexe: M / Groupe d'age: 1 / % Mois de deces / Cause principale % TUMEUR ENDOCR SANG MENTAL NERVEU CIRCUL DIGEST GENITO PEAU OSTEO SENIL 1 6 2 4 0 9 4 5 0 1 11 2 2 8 2 1 0 5 5 2 0 0 6 0 3 10 4 8 0 4 2 0 0 0 18 1 4 10 2 0 0 8 2 2 1 0 13 3 5 8 4 1 0 7 3 1 0 0 11 2 6 3 3 1 0 3 2 1 1 0 15 5 7 10 3 2 0 6 7 0 0 0 8 2 8 11 0 0 0 5 2 0 0 0 10 1 9 6 2 2 1 9 1 3 0 1 9 2 10 8 3 5 0 8 4 3 1 0 11 0 11 13 4 2 0 5 0 1 1 0 5 1 12 11 2 5 0 7 2 3 0 0 8 3 Source : INSERM, http://sc8.vesinet.inserm.fr

Statistiques de décès Nombre mensuel de décès par cancer (hommes) 60-65 ans 90-95 ans 25-30 ans

Proportions mensuelles de décès Femmes 90-95 ans 25-30 ans 60-65 ans

Proportions mensuelles de décès Hommes 90-95 ans 60-65 ans 25-30 ans

Taux annuels de décès Hommes Femmes

Fluctuations Gaussiennes? σ /σ Gauss + Hommes Hommes Femmes Femmes Ratio = 1

Loi anormale? Femmes 0-30 ans 0-30 ans 30-65 ans 30-65 ans 65-100 ans 65-100 ans

Loi anormale? Hommes 0-30 ans 0-30 ans 30-65 ans 30-65 ans 65-100 ans 65-100 ans

Mortalité par type de cancer Hommes total poumon prostate colon oesophage estomac pancreas rectum

Mortalité moyenne par type de cancer par tranche d âge poumon prostate colon

Rapport d écart-types non corrigés

Rapport d écart-types corrigés

Conclusion Les statistiques de mortalité par cancer présentent des fluctuations importantes à partir de 35-40 ans. Ces fluctuations sont incompatibles avec un modèle gaussien issu d'une probabilité individuelle (p,1-p) d'un système à deux états. L étude par types de cancer laisse toujours apparaître des fluctuations importantes, bien que plus faibles.. Quid de la somme constante?

Hypothèses et perspectives Vieillissement de l'organisme, engendrant un comportement critique à partir d'un certain âge. Cancer «déterministe» / «non-déterministe» Faibles doses «Fatigue» de l organisme l? Interprétation des données très délicates. Besoin de grandes études épidémiologiques.

Remerciements P.Y. Boelle (INSERM( INSERM) J.M. Steyaert (LIX,( Ecole Polytechnique) M. Gettler-Summa, F. Goupil (CEREMADE,( Université Paris-Dauphine)