Professeure-chercheure adjointe au Département de médecine et spécialités médicales de l'Université de Montréal, Lara Maleyeff est rattachée au Centre de recherche de l'Institut de Cardiologie de Montréal (MHI-RC). Son programme de recherche indépendant porte sur le développement de méthodologies pour les essais cliniques adaptatifs bayésiens et les designs d'enrichissement adaptatif pour la médecine de précision cardiovasculaire, en collaboration avec des cliniciens-chercheurs de l'ICM.

Ses projets de recherche portent sur le développement de méthodes bayésiennes pour la détection et l'identification de sous-groupes de patients répondant différemment aux traitements, avec des applications en cardiologie et en rhumatologie. En s'appuyant sur des approches de moyennage de modèles bayésiens (Bayesian model averaging), de priors de puissance normalisés et de designs de plateforme, son équipe développe des outils statistiques permettant d'optimiser les essais cliniques et de mieux cibler les traitements selon les caractéristiques individuelles des patients.

Lara Maleyeff est professeure-chercheure adjointe à l'Université de Montréal, rattachée au Centre de recherche de l'Institut de Cardiologie de Montréal. Elle a complété un doctorat en biostatistique à l'Université Harvard, où sa thèse portait sur l'hétérogénéité de l'effet du traitement dans les essais randomisés en grappes. Elle a ensuite effectué un stage postdoctoral à l'Université McGill sous la supervision des Dres Shirin Golchi et Erica Moodie, où elle a développé des méthodes statistiques et des outils computationnels pour la conception et l'analyse d'essais cliniques adaptatifs bayésiens guidés par biomarqueurs. Elle a également été boursière du réseau CANSTAT (Canadian Network for Statistical Training in Trials). Ses travaux de recherche portent sur les méthodes bayésiennes non paramétriques, la théorie de la décision séquentielle et le calcul trans-dimensionnel, appliqués à la médecine de précision cardiovasculaire. Elle a publié une douzaine d'articles dans des revues scientifiques à comité de lecture, dont Biometrics, Statistics in Medicine et Canadian Journal of Statistics, et siège à plusieurs comités de surveillance des données (DSMB).