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Principal scientist – Clinical Pharmacometrics

Clémence Pouzin

Oncologie, Immunologie, Cardio-vasculaire

“Collaborer avec d’autres experts scientifiques pour continuer à améliorer la qualité de vie des patients, en innovant constamment et en développant les meilleurs médicaments.”

Votre rôle à l’Institut Roche et brève présentation de votre parcours professionnel :

J’ai rejoint l’institut Roche en 2024 comme pharmacométricien clinique. Mon rôle est de soutenir le développement de médicaments pour pRED (Roche Pharma Research and Early Development), en construisant des modèles mathématiques qui décrivent l’évolution au cours du temps des médicaments dans l’organisme et de certains biomarqueurs clés. Ces modèles aident à trouver la meilleure dose pour les patients.
Grâce à ces modèles, nous essayons d’accélérer le développement de médicaments en prédisant le plus tôt possible l’efficacité et la sécurité du médicament dans la population ciblée.

Mon Focus à l’Institut Roche :

Projets d’immuno-oncologie et cardio-vasculaires : développer des modèles à effets fixes non linéaires pour soutenir le développement de médicaments (modèles PK de population avec sélection de covariables, modèles d’inhibition de la croissance tumorale, relation PK-toxicité et PK-efficacité) en collaboration avec les membres de l’équipe projet.

  1. Baranda JC, et al. “Safety, pharmacokinetics, pharmacodynamics, and antitumor activity of SAR439459, a TGFβ inhibitor, as monotherapy and in combination with cemiplimab in patients with advanced solid tumors: Findings from a phase 1/1b study.” Clin Transl Sci. 2024 Jun;17(6):e13854.
  2. Pouzin C, et al. “Prediction of CYP Down Regulation after Tusamitamab Ravtansine Administration (a DM4-Conjugate), Based on an In Vitro-In Vivo Extrapolation Approach.” Clin Pharmacol Ther. 2024 Feb;115(2):278-287.
  3. Mavroudis PD, et al. “A multi-model approach to predict efficacious clinical dose for an anti-TGF-β antibody (GC2008) in the treatment of osteogenesis imperfecta.” CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2022 Nov;11(11):1485-1496.
  4. Pouzin C, et al. "Integrated multiple analytes and semi-mechanistic population pharmacokinetic model of tusamitamab ravtansine, a DM4 anti-CEACAM5 antibody-drug conjugate.” J Pharmacokinet Pharmacodyn. 2022 Jun;49(3):381-394.
  5. Pouzin C, et al. “Covariate analysis of tusamitamab ravtansine, a DM4 anti-CEACAM5 antibody-drug conjugate, based on first-in-human study.” CPT Pharmacometrics Syst Pharmacol. 2022 Mar;11(3):384-394.
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