Application des modèles physiologiques à l'analyse de données de toxicocinétique

National audienceToxicological studies aim at protecting human populations by quantifying the damages caused by exposure to chemical agents. The main objective of toxicokinetic studies is to describe the relationships between exposure and the effective quantity of toxic reaching tissues of the body. In that context, mathematical models are used to understand physiological phenomena of transport, transformation and elimination of chemicals in the body. For ethical reasons, data allowing to estimate model parameters are poor, sparse, and do not often concern human populations. Recourse to extrapolation is then needed and physiological toxicokinetic models facilitate the required extrapolations (inter-species, inter-subject, ...). The problem induced by the poor quality of data can be partly circumvented in a Bayesian framework where the available a priori values on physiological parameters (blood flows, organ volumes, etc.) can be used.Les études de toxicologie visent à protéger les populations humaines en quantifiant l'impact d'expositions aux produits chimiques sur la santé. La toxicocinétique s'attache plus particulièrement à décrire la relation entre une exposition et la quantité résultante de toxique au niveau des tissus du corps. A cette fin, des modèles mathématiques sont utilisés pour comprendre et représenter les phénomènes physiologiques de transport, transformation et élimination des substances chimiques. Pour des raisons éthiques, les données permettant d'estimer les paramètres de ces modèles sont éparses et ne concernent que rarement la population humaine. D'une part, les extrapolations requises (inter-espèces, inter-sujets, etc.) sont facilitées par l'emploi de modèles toxicocinétiques "physiologiques". Nous verrons d'autre part que le problème posé par la pauvreté des données peut être résolu par leur analyse dans un cadre bayésien. L'estimation bayésienne des paramètres de ces modèles limite le besoin de recourir à l'expérimentation en utilisant l'information disponible a priori sur la valeur des paramètres physiologiques (flux sanguin, volume des organes du corps, etc.)