The positive impact of red palm oil in school meals on vitamin A status: study in Burkina Faso

Affiliation: Augustin Zeba & Hélène Delisle : Département de nutrition, Faculté de médecine, Université de Montréal

Développement de modèles prédictifs de la toxicocinétique de substances organiques

Les modèles pharmacocinétiques à base physiologique (PBPK) permettent de simuler la dose interne de substances chimiques sur la base de paramètres spécifiques à l’espèce et à la substance. Les modèles de relation quantitative structure-propriété (QSPR) existants permettent d’estimer les paramètres spécifiques au produit (coefficients de partage (PC) et constantes de métabolisme) mais leur domaine d’application est limité par leur manque de considération de la variabilité de leurs paramètres d’entrée ainsi que par leur domaine d’application restreint (c. à d., substances contenant CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, cycle benzénique et H sur le cycle benzénique). L’objectif de cette étude est de développer de nouvelles connaissances et des outils afin d’élargir le domaine d’application des modèles QSPR-PBPK pour prédire la toxicocinétique de substances organiques inhalées chez l’humain. D’abord, un algorithme mécaniste unifié a été développé à partir de modèles existants pour prédire les PC de 142 médicaments et polluants environnementaux aux niveaux macro (tissu et sang) et micro (cellule et fluides biologiques) à partir de la composition du tissu et du sang et de propriétés physicochimiques. L’algorithme résultant a été appliqué pour prédire les PC tissu:sang, tissu:plasma et tissu:air du muscle (n = 174), du foie (n = 139) et du tissu adipeux (n = 141) du rat pour des médicaments acides, basiques et neutres ainsi que pour des cétones, esters d’acétate, éthers, alcools, hydrocarbures aliphatiques et aromatiques. Un modèle de relation quantitative propriété-propriété (QPPR) a été développé pour la clairance intrinsèque (CLint) in vivo (calculée comme le ratio du Vmax (μmol/h/kg poids de rat) sur le Km (μM)), de substrats du CYP2E1 (n = 26) en fonction du PC n octanol:eau, du PC sang:eau et du potentiel d’ionisation). Les prédictions du QPPR, représentées par les limites inférieures et supérieures de l’intervalle de confiance à 95% à la moyenne, furent ensuite intégrées dans un modèle PBPK humain. Subséquemment, l’algorithme de PC et le QPPR pour la CLint furent intégrés avec des modèles QSPR pour les PC hémoglobine:eau et huile:air pour simuler la pharmacocinétique et la dosimétrie cellulaire d’inhalation de composés organiques volatiles (COV) (benzène, 1,2-dichloroéthane, dichlorométhane, m-xylène, toluène, styrène, 1,1,1 trichloroéthane et 1,2,4 trimethylbenzène) avec un modèle PBPK chez le rat. Finalement, la variabilité de paramètres de composition des tissus et du sang de l’algorithme pour les PC tissu:air chez le rat et sang:air chez l’humain a été caractérisée par des simulations Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les distributions résultantes ont été utilisées pour conduire des simulations Monte Carlo pour prédire des PC tissu:sang et sang:air. Les distributions de PC, avec celles des paramètres physiologiques et du contenu en cytochrome P450 CYP2E1, ont été incorporées dans un modèle PBPK pour caractériser la variabilité de la toxicocinétique sanguine de quatre COV (benzène, chloroforme, styrène et trichloroéthylène) par simulation Monte Carlo. Globalement, les approches quantitatives mises en œuvre pour les PC et la CLint dans cette étude ont permis l’utilisation de descripteurs moléculaires génériques plutôt que de fragments moléculaires spécifiques pour prédire la pharmacocinétique de substances organiques chez l’humain. La présente étude a, pour la première fois, caractérisé la variabilité des paramètres biologiques des algorithmes de PC pour étendre l’aptitude des modèles PBPK à prédire les distributions, pour la population, de doses internes de substances organiques avant de faire des tests chez l’animal ou l’humain.

Essays on oil price fluctuations and macroeconomic activity

Dans cette thèse, je me suis intéressé aux effets des fluctuations du prix de pétrole sur l'activité macroéconomique selon la cause sous-jacente ces fluctuations. Les modèles économiques utilisés dans cette thèse sont principalement les modèles d'équilibre général dynamique stochastique (de l'anglais Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE) et les modèles Vecteurs Autorégressifs, VAR. Plusieurs études ont examiné les effets des fluctuations du prix de pétrole sur les principaux variables macroéconomiques, mais très peu d'entre elles ont fait spécifiquement le lien entre les effets des fluctuations du prix du pétrole et la l'origine de ces fluctuations. Pourtant, il est largement admis dans les études plus récentes que les augmentations du prix du pétrole peuvent avoir des effets très différents en fonction de la cause sous-jacente de cette augmentation. Ma thèse, structurée en trois chapitres, porte une attention particulière aux sources de fluctuations du prix de pétrole et leurs impacts sur l'activité macroéconomique en général, et en particulier sur l'économie du Canada. Le premier chapitre examine comment les chocs d'offre de pétrole, de demande agrégée, et de demande de précaution de pétrole affectent l'économie du Canada, dans un Modèle d'équilibre Général Dynamique Stochastique estimé. L'estimation est réalisée par la méthode Bayésienne, en utilisant des données trimestrielles canadiennes sur la période 1983Q1 à 2010Q4. Les résultats montrent que les effets dynamiques des fluctuations du prix du pétrole sur les principaux agrégats macro-économiques canadiens varient en fonction de leurs sources. En particulier, une augmentation de 10% du prix réel du pétrole causée par des chocs positifs sur la demande globale étrangère a un effet positif significatif de l'ordre de 0,4% sur le PIB réel du Canada au moment de l'impact et l'effet reste positif sur tous les horizons. En revanche, une augmentation du prix réel du pétrole causée par des chocs négatifs sur l'offre de pétrole ou par des chocs positifs de la demande de pétrole de précaution a un effet négligeable sur le PIB réel du Canada au moment de l'impact, mais provoque une baisse légèrement significative après l'impact. En outre, parmi les chocs pétroliers identifiés, les chocs sur la demande globale étrangère ont été relativement plus important pour expliquer la fluctuation des principaux agrégats macroéconomiques du Canada au cours de la période d'estimation. Le deuxième chapitre utilise un modèle Structurel VAR en Panel pour examiner les liens entre les chocs de demande et d'offre de pétrole et les ajustements de la demande de travail et des salaires dans les industries manufacturières au Canada. Le modèle est estimé sur des données annuelles désagrégées au niveau industriel sur la période de 1975 à 2008. Les principaux résultats suggèrent qu'un choc positif de demande globale a un effet positif sur la demande de travail et les salaires, à court terme et à long terme. Un choc négatif sur l'offre de pétrole a un effet négatif relativement faible au moment de l'impact, mais l'effet devient positif après la première année. En revanche, un choc positif sur la demande précaution de pétrole a un impact négatif à tous les horizons. Les estimations industrie-par-industrie confirment les précédents résultats en panel. En outre, le papier examine comment les effets des différents chocs pétroliers sur la demande travail et les salaires varient en fonction du degré d'exposition commerciale et de l'intensité en énergie dans la production. Il ressort que les industries fortement exposées au commerce international et les industries fortement intensives en énergie sont plus vulnérables aux fluctuations du prix du pétrole causées par des chocs d'offre de pétrole ou des chocs de demande globale. Le dernier chapitre examine les implications en terme de bien-être social de l'introduction des inventaires en pétrole sur le marché mondial à l'aide d'un modèle DSGE de trois pays dont deux pays importateurs de pétrole et un pays exportateur de pétrole. Les gains de bien-être sont mesurés par la variation compensatoire de la consommation sous deux règles de politique monétaire. Les principaux résultats montrent que l'introduction des inventaires en pétrole a des effets négatifs sur le bien-être des consommateurs dans chacun des deux pays importateurs de pétrole, alors qu'il a des effets positifs sur le bien-être des consommateurs dans le pays exportateur de pétrole, quelle que soit la règle de politique monétaire. Par ailleurs, l'inclusion de la dépréciation du taux de change dans les règles de politique monétaire permet de réduire les coûts sociaux pour les pays importateurs de pétrole. Enfin, l'ampleur des effets de bien-être dépend du niveau d'inventaire en pétrole à l'état stationnaire et est principalement expliquée par les chocs sur les inventaires en pétrole.