Machine learning pour le TDM

Méthodologie publiée

Woillard et al. (2021) ont entraîné XGBoost directement sur l’AUC du tacrolimus à partir de profils simulés : 75 % pour l’apprentissage, 25 % pour le test, avec sélection des hyperparamètres par validation croisée à dix groupes. Leurs plans de prélèvement étaient C0+C3 et C0+C1+C3, pas C0 seul ou C0+C1.

L’article rapporte une RMSE relative de 4,60 % avec C0+C3 et de 2,61 % avec C0+C1+C3 sur le jeu de test simulé. Il utilisait l’AUC0–12, Prograf toutes les 12 heures, une erreur résiduelle fortement réduite et des filtres de profils propres au tacrolimus. Ces chiffres ne sont pas transposables à un autre plan de prélèvement ni attendus pour tous les modèles de la bibliothèque.

L’ESM4 rapporte les réglages retenus avec deux dosages : profondeur 1, taille minimale de nœud 40, mtry 7 et taux d’apprentissage 0,0261. La grille complète des candidats n’est pas publiée. ESM4

Protocole du benchmark apparié

Différences restantes avec Woillard 2021

• Les prélèvements sont ici C0 ou C0+C1, contre C0+C3 ou C0+C1+C3 dans l’article.
• La cible est l’AUC24, contre l’AUC0–12 interdose.
• Le filtre générique retire les 5 % d’AUC24 les plus basses et les plus hautes. L’article appliquait des règles fixes de concentration, d’AUC0–12 et de forme du profil propres au tacrolimus.
• Les profils Woillard incluent Prograf q12h et Advagraf q24h avec ST imposé selon la formulation. L’article simulait uniquement Prograf q12h avec neuf doses précises.
• Les écarts-types résiduels sont ici divisés par dix ; l’article utilisait 0,1 µg/L d’erreur additive et 0,01 % d’erreur proportionnelle. Le bruit sur les horaires et la prévalence de CYP3A5 dépendante de la dose ne sont pas reproduits.

Le biais et la RMSE relative ci-dessous utilisent les mêmes patients estimés avec succès par les deux méthodes. Le taux de réussite à ±20 % porte sur tous les patients du test : une estimation échouée compte comme un échec. Si aucun comparatif MAP n’est disponible, seule la performance ML est rapportée. Les nombres d’échecs sont affichés explicitement.

Lire les indicateurs

e = (AUC estimée − AUC vraie) / AUC vraie

• Biais = 100 × moyenne(e). Un biais positif signifie une surestimation.
• RMSE relative = 100 × √moyenne(e²), et non RMSE divisée par l’AUC moyenne.
• AUC à ±20 % = 100 × nombre d’estimations comprises entre 0,8 et 1,2 fois l’AUC vraie / effectif total du test.

Simuler avec le même modèle ne rend pas les prélèvements limités suffisants pour identifier tous les paramètres individuels. L’erreur résiduelle, les horaires et l’information a priori restent déterminants. La concordance MAP/ML constitue un contrôle de cohérence, pas une validation clinique. Les recommandations de dose restent fondées sur le MAP.