Insuffisance rénale : un modèle statistique unique pour prédire le risque de perte du greffon

Stéphanie Lavaud

Auteurs et déclarations

25 novembre 2021

Paris, France – Une équipe de recherche internationale, placée sous la houlette du Pr Alexandre Loupy (hôpital Necker, France) a mis au point un nouveau modèle de prédiction de la perte du greffon avec des performances de prédiction encore jamais atteintes. Un outil précieux compte tenu de la pénurie d’organes dans le monde et des échecs que constituent les rejets. Le travail des chercheurs a fait l’objet d’une publication dans The Lancet digital health[1].

Consortium de chercheurs pluridisciplinaires

Pour les individus en insuffisance rénale terminale, la greffe du rein est le meilleur traitement. C’est la raison pour laquelle il est particulièrement utile pour les cliniciens de disposer de modèles prédictifs très précis afin, une fois la transplantation d’organe effectuée, d’adapter les traitements des receveurs de reins, et de s’assurer ainsi que ces derniers conservent leurs reins le plus longtemps possible.

« Jusqu’à présent, le développement d’un tel modèle se heurtait à une difficulté majeure : intégrer les profils très différents des patients et les nombreux paramètres pouvant provoquer la perte du greffon », indique le communiqué de presse de l’Université de Paris [2]. Les auteurs de l’étude ont donc abordé ce travail en constituant des bases de données comprenant des milliers de patients, avec pour chacun d’entre eux un grand nombre d’informations. Face à la nécessité de gérer des données très diverses et d’utiliser des méthodes statistiques parfois complexes, ils ont créé un consortium international avec des experts aux profils variés, incluant des néphrologues, des épidémiologistes, des immunologistes mais aussi des statisticiens et des mathématiciens.

« L’expertise générale de notre consortium tient aux compétences variées et complémentaires des chercheurs, médecins et statisticiens qui le composent », a indiqué le Pr Loupy, principal auteur de l’étude [2].

Un modèle dynamique et intégratif

Pour la première fois, cette étude conduite sur plus de 13 000 patients en Europe, aux États-Unis et en Amérique du Sud, a intégré, sur une dizaine d’années, pour chaque patient plus de 80 paramètres mesurés, dont des paramètres répétés dans le temps. Au total, plus de 400 000 mesures de paramètres (EGFR, protéinurie…) répétés dans le temps ont été collectées. Cette grande diversité de paramètres a conduit le consortium à tester plusieurs modèles utilisant une approche statistique dite intégrative et dynamique. Après des mois de recherche, ils ont été en mesure de choisir celui capable de prédire de la manière la plus précise possible le risque qu’un patient perde son greffon et doive retourner en dialyse. Intitulé DISPO (dynamic, integrative system for predicting outcomes in kidney transplantation), ce modèle présente les plus hautes performances jamais atteintes en transplantation rénale.

 
Intitulé DISPO...ce modèle présente les plus hautes performances jamais atteintes en transplantation rénale.
 

Pour accéder au système prédictif, intégratif et dynamique, prêt-à-l’emploi : https://transplant-prediction-system.shinyapps.io/AI-DISPO/

Une utilisation au plan international

Son originalité est notamment d’avoir inclus les différences de pratiques cliniques et de populations entre les hôpitaux et les pays, ce qui rend possible son utilisation à large échelle. D’ailleurs, « ce modèle, universel puisque validé dans plusieurs pays et continents, sera, à terme, déployé, via un logiciel dans les hôpitaux de plusieurs pays » [2].

Les chercheurs ne comptent pas s’arrêter en si bon chemin. « La prochaine étape est d’intégrer de nouveaux paramètres au modèle, notamment des paramètres liés aux anticorps du receveur qui attaquent le greffon, afin d’augmenter les performances de prédiction », a assuré le Dr Marc Raynaud, épidémiologiste et premier auteur de l’étude[2].

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