26.09.2022 - Berliner Institut für Gesundheitsforschung (BIH)

Le pouvoir prédictif du sang : le profilage métabolomique révèle le risque de plusieurs maladies à la fois

S'efforcer d'identifier rapidement les risques et de prendre des mesures préventives

Pour prévenir l'apparition de maladies, il est important d'identifier le plus tôt possible les personnes qui présentent un risque particulièrement élevé. Pourtant, les méthodes de dépistage actuelles sont souvent coûteuses et ne portent que sur une seule maladie à la fois. Des scientifiques du Berlin Institute of Health at Charité (BIH), de la Charité - Universitätsmedizin Berlin et de l'University College London ont établi le profil de 168 marqueurs métaboliques dans les échantillons de sang de plus de 100 000 personnes et ont combiné ces données avec leurs antécédents médicaux. Grâce à l'intelligence artificielle, ils ont pu prédire le risque d'apparition de plusieurs maladies à l'aide d'un seul test et montrer où une intervention précoce pourrait être bénéfique. Leurs conclusions ont été publiées dans la revue Nature Medicine.

Mieux vaut prévenir que guérir : telle est la devise qui animait les scientifiques du BIH, de la Charité et de l'University College London lorsqu'ils ont commencé à fouiller dans l'immense trésor de données de la UK Biobank. L'étude britannique suit plus de 500 000 participants depuis plus de 15 ans. Comme tous les Britanniques disposent d'un dossier médical électronique depuis les années 1990, ces données anonymes permettent d'observer l'évolution des maladies sur de longues périodes.

Récemment, la UK Biobank a mis à la disposition des chercheurs un énorme ensemble de données : les échantillons de sang congelé des participants, dont certains avaient plus de 15 ans, ont été analysés pour mesurer leurs niveaux de 168 métabolites par spectroscopie de résonance magnétique nucléaire (RMN). Cette méthode est considérée comme robuste, facile à réaliser et relativement peu coûteuse. Elle permet de mesurer les niveaux de substances comme le cholestérol et le sucre dans le sang, mais aussi des molécules moins connues et moins fréquemment identifiées dans les analyses sanguines. "Des études récentes ont montré que des métabolites individuels - un produit intermédiaire ou final du métabolisme - sont liés au développement de diverses maladies", explique Jakob Steinfeldt, médecin assistant au département de cardiologie du Campus Benjamin Franklin de la Charité. "Nous soupçonnions que la combinaison de plusieurs métabolites différents pourrait nous fournir des informations prédictives sur le risque d'un individu de développer un certain nombre de maladies différentes. Et c'est ce que nous avons voulu étudier".

Calculer le risque de maladie grâce à l'intelligence artificielle

Avec leurs collègues du Digital Health Center de la BIH, les scientifiques ont examiné les données des participants pour 24 maladies courantes - notamment des troubles métaboliques comme le diabète, des maladies cardiovasculaires comme les crises cardiaques et l'insuffisance cardiaque, des maladies musculo-squelettiques, divers cancers et des maladies neurologiques comme la maladie de Parkinson. Ils ont déterminé quels participants avaient contracté l'une des 24 maladies au cours de l'étude et ont combiné cette information avec la composition des métabolites dans leur sang (le métabolome sanguin) à partir d'un échantillon prélevé avant l'apparition de la maladie. Avec ces informations, ils se sont ensuite tournés vers l'intelligence artificielle pour créer un modèle capable de calculer dans quelle mesure l'état métabolomique du sang prédit le développement d'une future maladie.

"Nous avons testé les profils métabolomiques pour leur pouvoir prédictif et comparé ces résultats avec les méthodes conventionnelles de calcul du risque de maladie", rapporte Thore Bürgel, doctorant au Digital Health Center de la BIH et coauteur principal de l'article avec Jakob Steinfeldt. "Nous avons constaté que nos profils amélioraient la prédiction du risque pour la majorité des maladies étudiées lorsque nous les combinions avec des informations sur l'âge et le sexe des participants."

Viser l'identification précoce des risques et l'action préventive

La combinaison de l'âge, du sexe et de l'état métabolomique a permis de prédire le risque de diabète ou d'insuffisance cardiaque, par exemple, mieux que les prédicteurs cliniques établis qui mesurent le sucre ou le cholestérol dans le sang. Et avec un coût inférieur à 20 euros, l'examen du métabolome est également relativement peu coûteux. "C'est passionnant, car nous pouvons utiliser le métabolome pour évaluer le risque de plusieurs maladies à la fois", explique le professeur Ulf Landmesser, directeur du département de cardiologie du Campus Benjamin Franklin de la Charité. "Bien sûr, s'il y a des anomalies dans le sang qui indiquent un risque accru de maladie, nous examinerons le patient de manière plus approfondie avant d'intervenir. Mais c'est exactement la direction que nous essayons également de prendre avec le nouveau centre de prévention cardiovasculaire Friede Springer : motiver les gens à faire des contrôles réguliers après un certain âge afin qu'ils puissent prendre des mesures préventives à temps si nécessaire", dit-il, avant d'ajouter : "La plupart des gens font déjà de même avec leur voiture."

Les scientifiques sont allés un peu plus loin avec leur modèle et ont calculé les seuils qui pourraient signaler quand des interventions préventives seraient recommandées. Concrètement : À quels seuils la nouvelle méthode identifie-t-elle le mieux les personnes qui pourraient être sauvées d'une insuffisance cardiaque, par exemple, grâce à l'utilisation de médicaments ? "Encore une fois, nous avons vu que le profilage métabolomique combiné à des informations sur l'âge et le sexe était aussi bon, voire meilleur, que les analyses conventionnelles pour identifier les patients qui pourraient bénéficier d'une intervention préventive sous forme de médicaments ou de changements de mode de vie", explique le professeur Roland Eils, directeur fondateur du Digital Health Center de la BIH. "Depuis, nous avons pu valider avec succès notre modèle dans quatre autres études de cohorte menées aux Pays-Bas et au Royaume-Uni, ce qui indique que nos modèles sont largement applicables", ajoute-t-il.

Des études uniquement possibles grâce à des données librement accessibles

Le professeur John Deanfield, cardiologue à l'University College London, a également été étroitement associé à ces travaux en tant que chercheur invité Einstein BIH, financés par la fondation Stiftung Charité. Il rend régulièrement visite à son hôte Ulf Landmesser à Berlin et reçoit lui-même la visite de Landmesser et Eils à Londres. Les scientifiques berlinois ont fait la déclaration commune suivante : "La science traverse les frontières entre les pays et les disciplines. Nous n'avons pu mener cet important travail que grâce à notre lien avec Londres et à l'ouverture de la UK Biobank, qui met ses données à la disposition d'études du monde entier."

Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.

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