<figure><img src="image_1.png" /></figure>

HAL
open science

# PRO-ACT : Analyse d'un jeu de données longitudinales et complexes

Lucas Boulier, Christel Dartigues-Pallez, Johan Montagnat

► To cite this version:

Lucas Boulier, Christel Dartigues-Pallez, Johan Montagnat. PRO-ACT : Analyse d'un jeu de données longitudinales et complexes. Extraction et Gestion des Connaissances (EGC), Jan 2025, Strasbourg, France. hal-05137819

HAL Id: hal-05137819

https://hal.science/hal-05137819v1

Submitted on 1 Jul 2025

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

Public Domain
# PRO-ACT : Analyse d'un jeu de données longitudinales et complexes

Lucas Boulier*, Christel Dartigues-Pallez*
Johan Montagnat*

*Université Côte d'Azur, I3S, SPARKS team, F-06560 Sophia, France
Lucas.Bouclier@i3s.unice.fr, Christel.Dartigues-Pallez@univ-cotedazur.fr,
Johan.Montagnat@univ-cotesazur.fr

**Résumé.** La Sclérose Latérale Amyotrophique est une maladie dégéné-rative dont le diagnostic reste difficile à établir en moins d'un an. Il est crucial de mieux comprendre l'évolution de cette maladie afin d'améliorer la prise en charge des patients. La base PRO-ACT contient de nombreuses informations sur les patients atteints de cette pathologie, collectées tout au long de leur suivi. Bien que très conséquente, cette base de données présente néanmoins de nombreux défis liés à l'hétérogénéité, la sparsité ou l'irrégularité temporelle des données.

## 1 Introduction

La Sclérose Latérale Amyotrophique (SLA), dite "maladie de Charcot", est la maladie neurodégénérative la plus courante. Incurable, elle affecte les neurones moteurs du cerveau et de la moëlle épinière causant une paralysie progressive des membres, de la respiration, de la parole et de la déglutition. Le diagnostic et le suivi de cette maladie sont rendus difficiles par le fait que cette maladie est multiforme et se manifeste par une myriade de symptômes, variant d'un patient à l'autre. On compte environ 3 cas pour 100 000 individus en Europe tous les ans (Al-Chalabi et al. (2016)) et près de 450 000 personnes malades dans le monde, dont approximativement 5% des cas sont hérédi-taires. L'espérance de vie après diagnostic est d'environ 3 à 5 ans (Tejedor et al.). Seuls 25% des patients survivent plus de 5 ans après l'annonce du diagnostic, la principale cause de décès étant causée par une insuffisance respiratoire. L'une des initiatives les plus conséquentes à l'échelle mondiale à ce jour est le jeu de données PRO-ACT décrit dans cet article, avec les défis scientifiques qui lui sont associés ainsi que les difficultés induites par la nature des données.

## 2 Description de PRO-ACT

### 2.1 Provenance et nature des données

La base de données PRO-ACT contient des informations sur 11675 patients atteints de SLA qui ont participé à 23 essais cliniques financés par l'industrie, des fondations et
des universités (Atassi et al.). PRO-ACT contient une grande diversité de paramètres cliniques et biologiques, qui en font la plus grande base de données publique sur la maladie (Tejedor et al.). La fusion de plusieurs essais dans PRO-ACT engendre un grand nombre d'informations pour chaque patient, stockées dans différents fichiers. Les informations qui se trouvent dans PRO-ACT concernent les antécédents familiaux, les données sur les examens de laboratoire, la force musculaire, les signes vitaux, la force de préhension, le type de traitement pris (placebo ou médicaments dédiés), etc. Chaque patient est identifié dans chacun des fichiers par un numéro, de façon à rester anonyme et à relier les données qui se retrouvent disséminées dans tous les fichiers collectés. La date à laquelle une évaluation a été effectuée est indiquée comme le *delta* de l'évaluation, exprimé en jours à partir du début de l'essai. Un delta négatif indique des événements survenus avant la date d'annonce du diagnostic.

## 2.2 Évaluation de l'état des malades

L'évolution de la maladie est mesurée à l'aide de l'échelle ALSFRS(R) (ALS Functional rating scale - R) (Couratier et al.). Cette dernière note 12 aspects fonctionnels d'un score de 0 (absence de fonction) à 4 (fonction normale), score total compris entre 0 et 48. Elle est utilisée dans le monde entier (Cedarbaum et al. (1999)) et est devenue un instrument de référence pour le suivi des résultats des essais cliniques (Grollemund et al. (2019)). Cette échelle n'est pas exempte de défauts : elle est subjective, car basée sur une appréciation du patient (encadré par un médecin) sur ses capacités dans des domaines clés de la vie quotidienne (s'habiller, manger, etc.), et peut varier à cause de facteurs extérieurs comme une autre maladie (toux, angine) ou une blessure (entorse). De plus, cette échelle est plus influencée par le dysfonctionnement des membres que du bulbe. Enfin, elle n'exprime pas précisément comment la maladie affecte le patient. Un score de 2 pour évoluer la capacité à marcher veut-il dire que le patient boîte, qu'il n'arrive pas à marcher longtemps, que marcher lui provoque des douleurs, qu'il ne peut pas marcher longtemps, etc. De plus, deux patients avec le même score peuvent présenter des problèmes différents comme un défaut de motricité des membres ou des problèmes respiratoires. Cette similarité des scores cache des besoins de traitement différents.

## 3 Difficultés induites par les données

PRO-ACT résulte de la fusion de 23 essais qui n'utilisent pas tous les mêmes unités de mesure. De la même façon, les protocoles expérimentaux ainsi que la réalisation de chacun des examens spécifiques peuvent être différents d'une étude à une autre, entraînant des résultats biaisés. Cela conduit à une hétérogénéité au sein du jeu de données qui peut poser des problèmes lors de l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage.

Il y a également beaucoup de données manquantes dans ce jeu de données. En effet, les procédures mises en place pour leur obtention sont souvent invasives (biopsies, liquide céphalo-rachidien), longues (imagerie par résonance magnétique) ou inconfortables pour le patient (analyses de sang). Toutes ces analyses ne sont pas systématiquement effectuées, ou toutes les données ne sont pas toujours renseignées (comme
l'information qui indique si le patient est décédé ou non). Les données manquantes représentent un défi pour les algorithmes d'apprentissage qui y sont sensibles.

Une autre problématique majeure est liée aux biais de données, fréquents dans les bases de données médicales (Grollemund et al.). Il existe plusieurs types de biais (Hayden et al. (2013)), le plus important étant le biais "d'essai clinique". Ce dernier est lié en partie à la population de l'étude qui n'est jamais réellement représentative de la population globale de la maladie. Dans le cadre de la SLA, les patients participant aux études ont tendance à être plus jeunes, à survivre plus longtemps et à souffrir de la forme spinale de la maladie (attaquant les membres avant le bulbe) (Chió et al. (2011)).

Aussi, les études souffrent d'attrition, due à la diminution progressive des participants au fil du temps. La conséquence de cette attrition est une durée d'étude très hétérogène sur les patients, entraînant une censure sur les données longitudinales qui est difficile à lever en l'absence de renseignement sur le décès des patients. En raison du grand nombre et de l'origine différente des essais, il n'est pas possible de communiquer directement avec les praticiens ayant mené l'étude clinique pour analyser et comprendre le processus et les expériences qui ont été mises en place. Les biais liés à chacune de ces 23 études cliniques se mélangent.

Le suivi des patients dans PRO-ACT est très hétérogène et peu régulier. Ainsi, certains possèdent plusieurs enregistrements tous les mois, là où d'autres n'en ont aucun en 6 mois consécutifs. Cela pose un gros problème quant à l'alignement des données. L'échantillonnage des données sur la période la plus longue conduirait à réduire considérablement la quantité de données disponibles.

## 4 Conclusion

La Sclérose Latérale Amyotrophique est une maladie dégénérative multiforme, ce qui complique le travail des médecins. Pour mieux la comprendre, de nombreuses études ont été menées pour collecter des données. Le plus grand jeu de données connu actuellement sur cette maladie est PRO-ACT. Les caractéristiques des séries d'examens enregistrés dans PRO-ACT présentent un défi pour les algorithmes d'apprentissage automatique. De nombreuses procédures de nettoyage et de préparation des données sont nécessaires. L'alignement temporel des séries constitue probablement l'obstacle le plus important à l'exploitation de ces données car ces données représentent des séquences d'événements qui s'enchaînent dans le temps et pour lesquelles il est essentiel, mais aussi difficile, d'identifier les similarités entre des séquences qui impliquent une évolution similaire de la maladie.

## Références

Al-Chalabi, A., O. Hardiman, M. C. Kiernan, A. Chiò, B. Rix-Brooks, et L. H. van den Berg (2016). Amyotrophic lateral sclerosis : moving towards a new classification system. *The Lancet. Neurology* 15(11), 1182–1194.
PRO-ACT : Analyse d'un jeu de données longitudinales et complexes

Atassi, N., J. Berry, A. Shui, N. Zach, A. Sherman, E. Sinani, J. Walker, I. Katsovskiy, D. Schoenfeld, M. Cudkowicz, et M. Leitner. The PRO-ACT database : design, initial analyses, and predictive features. 83(19), 1719–1725.

Cedarbaum, J., N. Stambler, E. Malta, C. Fuller, D. Hilt, B. Thurmond, et A. Nakani-
shi (1999). The alsfrs-r : a revised als functional rating scale that incorporates assess-
ments of respiratory function. bdnf als study group (phase iii). *Journal of the neurological
sciences* 169(1-2), 13–21.

Chió, A., A. Canosa, S. Gallo, S. Cammarosano, C. Moglia, G. Fuda, A. Calvo, et G. Mora (2011). Als clinical trials do enrolled patients accurately represent the als population? *Neurology* 77, 1432–7.

Couratier, P., F. Torny, et M. Lacoste. Échelles fonctionnelles de la sclérose latérale amyotrophique. 162(4), 502-507.

Grollemund, V., P.-F. Pradat, G. Querin, F. Delbot, G. Le Chat, J.-F. Pradat-Peyre, et P. Bede (2019). Machine learning in amyotrophic lateral sclerosis : achievements, pitfalls, and future directions. *Frontiers in neuroscience* 13, 135.

Grollemund, V., J. Pradat-Peyre, P. Bede, et P. Pradat. OPEN development and validation.

Hayden, J., D. van der Windt, J. Cartwright, P. Côté, et C. Bombardier (2013). Assessing bias in studies of prognostic factors. *Annals of internal medicine* 158, 280–6.

Tejedor, G., V. Peralta, N. Labroche, P. Marcel, et H. Alarcan. Stratification pour le pronostic de patients atteints de la sclérose latérale amyotrophique.

Summary

Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a degenerative disease that remains difficult to diagnose in less than a year. It is crucial to better understand the evolution of this disease in order to improve patient care. The PRO-ACT database contains a wealth of information on patients suffering from this pathology, collected throughout their follow-up. Although very substantial, this database nevertheless presents a number of challenges linked to the heterogeneity, sparsity and temporal irregularity of the data.