Chercheuse ou chercheur

    Cristina Longo , Ph.D.

    cristina.longo.hsj@ssss.gouv.qc.ca
    cristina.longo.1@umontreal.ca
    Cristina Longo
    Axe de recherche
    Maladies infectieuses et soins aigus
    Thème de recherche
    Santé respiratoire

    Titres

    • Professeure adjointe, Faculté de pharmacie, Université de Montréal (2021)

    Formation

    • Postdoctorat, EU Horizon 2020 Marie Sklodowska Curie ERS Respire-3 Fellow en médecine personalisé, Academisch Medisch Centrum, Amsterdam, 2021 
    • Postdoctorat, Fonds de Recherche du Québec-Santé (FRQS) Fellow en périnatalité et épidémiologie pédiatrique, Université de Montréal, 2018
    • PhD en soins de première ligne (spécialisation: pharmacoépidémiologie), Université de McGill, 2018
    • MSc en médecine familiale (spécialisation: épidémiologie et biostatistique), Université de McGill, 2011
    • BSc en physiologie, Université de McGill, 2009

    Intérêts de recherche

    Les recherches de la chercheuse Cristina Longo portent principalement sur l'optimisation des traitements de l'asthme chez la mère et l'enfant. En tant que pharmacoépidémiologiste spécialisée en périnatalité et pédiatrie, elle intègre des méthodes statistiques avancées telles que l'apprentissage machine et l'inférence causale pour identifier des interventions pouvant être bénéfiques à la fois pour la mère et l'enfant, en particulier ceux souffrant d'asthme. En utilisant des données de haute dimension provenant des dossiers de santé administratifs, ainsi que des sources de données cliniques et biologiques, ses travaux contribuent à l'identification de facteurs causaux, notamment des expositions critiques in utero, qui peuvent contribuer au ou prévenir le développement et la progression de l'asthme chez l'enfant, et à la découverte des mécanismes déterminant la réponse au traitement et l'optimisation des résultats.

    L'un des aspects clés de ses recherches est la personnalisation du traitement de l'asthme. Grâce à des recherches sur l'efficacité comparative et à des modèles d'apprentissage machine, elle vise à optimiser les résultats de traitement de l'asthme en adaptant les interventions en fonction des caractéristiques individuelles des patientes et patients. Cela a le potentiel non seulement de réduire la fréquence des exacerbations de l'asthme, mais aussi d'améliorer les résultats cliniques à long terme pour les enfants. Son programme de recherche intègre les dernières méthodes d'inférence causale, qui permettent des évaluations plus précises de la sécurité et de l'efficacité des traitements dans des contextes réels.

    Expertises de recherche

    • Asthme maternel et infantile
    • Pharmacoépidémiologie
    • Inférence causale
    • Émulation d'essais cliniques cibles
    • Médecine de précision
    • Médicaments et pédiatrie
    • Médicaments et grossesse
    • Apprentissage automatique (machine learning)
    • Modèles latents profonds (deep latent models)
    • Modèles de prédiction en pédiatrie

    Sommaire de carrière

    Cristina Longo est professeure adjointe en pharmacoépidémiologie à la Faculté de pharmacie de l'Université de Montréal et chercheuse régulière au Centre de recherche Azrieli du CHU Sainte-Justine. Elle détient un doctorat en soins de première ligne avec une spécialisation en pharmacoépidémiologie de l'Université McGill, et a effectué des postdoctorats à l'Université de Montréal ainsi qu'à l'Amsterdam University Medical Center, où elle s'est spécialisée en pharmacoépidémiologie périnatale et pédiatrique, en médecine de précision et en apprentissage machine.

    Elle est également co-responsable de la plateforme de méthodes et intelligence artificielle en pharmacoépidémiologie du Réseau québécois de recherche sur les médicaments (RQRM) et méthodologiste invitée du groupe de travail de l’European Respiratory Society sur la définition de la rémission de l'asthme. Elle est reconnue pour ses travaux novateurs en inférence causale et en émulation d’essais cliniques cibles dans les études sur la sécurité et l'efficacité des médicaments en périnatalité et pédiatrie, en apprentissage machine pour prédire la réponse au traitement et les issues liées à l'asthme chez les enfants et leurs mères, ainsi que dans l’identification de nouvelles stratégies thérapeutiques potentielles pour les enfants qui ne répondent pas adéquatement aux traitements actuellement disponibles.

    Elle a reçu plusieurs distinctions, dont une bourse de chercheuse en début de carrière en asthme du CAAIF/CIHR, une bourse de chercheuse Junior 1 du FRQS en intelligence artificielle et santé, et une chaire professorale d’IVADO.

    Elle est l'investigatrice principale de plusieurs projets de recherche financés, dont une étude internationale sur l'efficacité des médicaments biologiques pour traiter l'asthme pendant la grossesse et sur la sécurité quant aux issues chez les mères et les enfants; une étude sur les données massives visant à identifier de nouvelles cibles thérapeutiques pour la respiration sifflante pédiatrique et l'asthme et pour développer un modèle basé sur l'apprentissage machine pour éclairer la prise de décision en matière d'approche thérapeutique; ainsi que des études méthodologiques sur l'utilisation de l'apprentissage profond pour réduire les biais dans les estimations des effets des traitements. Son travail a été financé par des organisations prestigieuses telles que les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC), le Fonds de recherche du Québec - Santé (FRQS), la Fondation canadienne pour la santé des femmes et la Fondation CHU Sainte-Justine.

    Prix et distinctions

    • Professeure IVADO (2023/09 - 2025/08)
    • FRQ-S Chercheurs Boursière Junior 1 en intelligence artificielle et santé, Fonds de recherche du Québec - Santé (2023/7 - 2027/6)
    • Chercheuse boursière en asthme, CAAIF/CIHR (2022/4 - 2025/3)
    • EU Horizon 2020 Marie-Sklodowska Curie RESPIRE-3 Fellowship Award, EU Horizon 2020/European Respiratory Society (2018/11 - 2021/8)

    Présentations

    • (2024). The association between oral antibiotic use and asthma exacerbation risk in children seen in an ambulatory care setting. International Conference on Pharmacoepidemiology, Allemagne.
    • (2022). Application of bayesian networks to multi-omic data for the improvement of diagnosing asthma in preschool children. Artificial Intelligence in Health: Multidisciplinary Approaches, France
    • (2021). An international Mendelian Randomization study of BMI and ICS response in children. European Respiratory Society Congress, Espagne
    • (2020). Envisioning observational research questions with hypothetical target trials: examples from respiratory epidemiology. Lisbon National School of Public Health Symposium, Portugal
    • (2020). An introduction to directed acyclic graphs and causal inference. Lisbon Public School of Health Epidemiology Symposium, Portugal

    Publications

    • Slob, EMA; Longo, C; Vijverberg, SJH; van Beijsterveldt, T; Bartels, M; Hottenga, JJ; Pijnenburg, MW; Koppelman, GH; Maitland-van der Zee, AH; Dolan, CV; Boomsma, DI. (2022). Persistence of parental-reported asthma at early ages: a longitudinal twin study. Pediatric Allergy and Immunology. 33(3): e13762.
    • Schnitzer, ME; Ferreira Guerra, S; Longo, C; Blais, L; Platt, RW. (2022). A potential outcomes approach to defining and estimating gestational age-specific exposure effects during pregnancy. Stat Methods Med Res. 31(2): 300-314.
    • Longo, C; Blais, L; Brownell, M; Quail, JM; Sadatsafavi, M; Forget, A; Turcot, MA; Li W; Tavakoli, H;Tan, Q; Fan, Y; Platt, RW; Ducharme, FM. (2022). Association between asthma control trajectories in preschoolers and long-term asthma control. Journal of Allergy and Clinical Immunology: In practice. 10(5): 1268-1278.
    • Hosseini, B; Tremblay, CL; Longo, C; Glochi, S; White, JH; Quach, C; Ste-Marie, LG; Platt, RW; Ducharme, FM. (2022). Oral vitamin D supplemental therapy to attain a desired serum 25-hydroxyvitamin D concentration in essential healthcare teams. Trials.23(1): 1019.
    • Slob, EMA; Faiz, A; van Nijnatten, J; Vijverberg, SJH; Longo, C; Kutlu, M et al. (2022). Association of bronchial steroid inducible methylation quantitative trait loci with asthma and chronic obstructive pulmonary disease treatment response. Clinical Translational Allergy. 12(8): e12173.
    • Orriens, L; Vijverberg, SJ; Maitland van der Zee, AH; Longo, C. (2021). Nonadherence to inhaled corticosteroids: a characteristic of the pediatric obese-asthma phenotype? Pediatric Pulmonology. 56(5): 948-956.
    • Issa AM, Carleton B, Gerhard T, Filipski KK, Freedman AN, Kimmel S, Liu G, Longo C, Maitland-van der Zee AH, Sansbury L, Zhou W, Bartlett G. (2021). Pharmacoepidemiology: A time for a new multidisciplinary approach to precision medicine. Pharmacoepidemiol Drug Saf. 30(8):985-992.
    • Longo C, Blais L, Brownell M, Quail JM, Sadatsafavi M, Forget A, Turcot MA, Nie Y, Li W, Tavakoli H, Tan Q, Fan Y, Platt RW, Ducharme FM. (2021). Association between asthma control trajectories in preschoolers and disease remission. Eur Respir J. 57(5):2001897.
    • Longo C, Rahimzadeh V, Bartlett G. (2021). Communication of Pharmacogenomic test results and treatment plans in pediatric oncology: deliberative stakeholder consultations with parents. BMC Palliat Care. 20(1):15.
    • Longo C, Bartlett G, Schuster T, Ducharme FM, MacGibbon B, Barnett TA. (2018). The obese-asthma phenotype in children: An exacerbating situation? J Allergy Clin Immunol. 141(4):1239-1249.
 

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