L’analyse de données longitudinales est essentielle pour comprendre l’évolution des maladies chroniques, notamment neurologiques et psychiatriques, leur variabilité entre individus, ainsi que la réponse aux traitements. Ce workshop de deux jours, organisé par l’équipe ARAMIS dans le cadre de l’Open Brain School, abordera les principaux défis méthodologiques liés aux données longitudinales : suivis irréguliers, données manquantes, mesures répétées et données multimodales issues de cohortes ou d’essais cliniques.
La première journée sera consacrée à des présentations d’experts internationaux sur les méthodes, applications et enjeux liés aux données longitudinales. La deuxième journée proposera des tutoriels pratiques autour de logiciels open-source en R et Python, notamment Leaspy, JMbayes2, lcmm et saemix.
Ce workshop s’adresse aux doctorants, post-doctorants, ingénieurs, chercheurs et cliniciens souhaitant améliorer l’analyse, l’interprétation et la reproductibilité des données longitudinales et de mesures répétées.
Programme
Jour 1 – jeudi 3 septembre 2026
Conférences et présentations d’experts sur les données complexes, les applications en épidémiologie et les études d’imagerie. Le programme détaillé sera disponible prochainement.
09:00-10:00 Registration, welcome coffee
- 10:00-10:30 Sophie Tezenas du Montcel
Section 1 : Complex Data
- 10:30-11:00 Agathe Guilloux, “Personalized Neural SDEs for Joint Static-Longitudinal Clinical Data Generation”
- 11:00-11:30 Gregory Nuel, “INLA for Inference in Longitudinal Latent Gaussian Models with Discrete Latent Variables via the EM Algorithm”
- 11:30-12:00 Sofia Kaisaridi, “Subtype identification through mixture models"
12:00-14:00 Lunch Break
Section 2 : Imaging
14:00-14:30 Stéphanie Allassonnière, “Mixed effect models for spatio-temporal analysis of manifold valued data: from one trajectory to heterogeneous population and model selection”
14:30-15:00 Neil Oxtoby, “Challenges for data driven models of neurodegenerative disease progression”
15:00-15:30 Iris Menu, TBA
15:30-16:00 Coffee Break
Section 3 : Applications & Epidemiology
16:00-16:30 Hélène Jacqmin-Gadda, “Variable Selection for Time-Varying Covariates in Multistate Survival Models with Interval Censoring”
16:30-17:00 Marco Lorenzi, TBA
17:00-17:30 Delphine Maucort Boulch, TBA
Jour 2 – vendredi 4 septembre 2026
Tutoriels pratiques sur des logiciels open-source en R et Python. Les participants pourront choisir deux sessions parmi les quatre proposées :
- Disease Progression Modeling avec Leaspy ;
- Joint Models for Longitudinal and Time-to-Event Data avec JMbayes2 ;
- Latent Class Mixed Modeling avec lcmm ;
- Non-linear Mixed Effect Models avec saemix.
Lieu et dispositif
En présentiel, à l’Institut du Cerveau / Paris Brain Institute et au Data & AI Center
Lieu indiqué sur la plateforme d’inscription : Institut du Cerveau, site principal
Prix
30€ pour le premier jour, 60€ TTC pour les deux jours, déjeuner inclus.
Comité d’organisation
Sophie Tezenas du Montcel, PI
Sofia Kaisaridi, postdoctoral researcher
Sebastian Mendez, research engineer
Gabrielle Casimiro, PhD student
Maylis Tran, PhD student
Contacts : workshop-longitudinal@icm-institute.org
L’équipe ARAMIS, dirigée par Ninon BURGOS & Olivier COLLIOT a pour objectif de construire des modèles numériques des maladies du cerveau, en particulier des pathologies neurodégénératives, à partir de bases de données multimodales issues de patients...
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