Améliorer la réussite des greffes de rein grâce à la médecine de précision assistée par l’IA
Une greffe d’organe peut être leur meilleur espoir de guérison pour les patients souffrant d’une maladie rénale en phase terminale. Pourtant, malgré divers progrès médicaux tels que les médicaments immunosuppresseurs, près de 10 % des greffes de rein font l’objet d’un rejet au cours de la première année, explique Maud Racapé, de l’Institut national de la santé et de la recherche médicale(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) (INSERM). «Compte tenu du grand nombre de facteurs en jeu, il est difficile de prévoir le rejet», explique Maud Racapé, coordinatrice du projet EU-TRAIN(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). «Notre outil EU-TRACER utilise des données cliniques, immunitaires, génétiques et des biomarqueurs pertinents pour quantifier les risques individuels.» Accessible via une interface web sécurisée, EU-TRACER aide les cliniciens à évaluer les patients en temps réel pour détecter les signes précoces de rejet, ainsi que les degrés de risques de complications, afin d’éviter les procédures invasives inutiles. «L’intégration de biomarqueurs non invasifs et de données d’expression génétique dans les paramètres de soins pourrait améliorer la précision de la prédiction d’environ 30 %», ajoute Maux Racapé.
Des données multidimensionnelles pour la stratification des risques
EU-TRAIN a combiné une base de données de plus de 5 000 individus greffés du rein avec de nouvelles données provenant de deux études de patients. Des techniques d’apprentissage automatique et une modélisation statistique avancée ont analysé des milliers de points de données provenant de 554 patients afin de déterminer si de nouveaux biomarqueurs, déjà identifiés, pouvaient aider à prédire le rejet d’une greffe. «De nombreux biomarqueurs testés, sur la base de résultats déjà publiés(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), n’ont pas amélioré de manière significative les prévisions de rejet par rapport à la surveillance standard, ce qui souligne l’importance des tests en situation réelle», souligne Maud Racapé. «La seule exception concernait le CD4, une protéine qui active d’autres cellules immunitaires, ainsi que ce qu’on appelle les “anticorps anti-HLA DSA circulants”, des anticorps sanguins qui attaquent les protéines des organes transplantés.»
Exploiter la médecine de précision basée sur l’IA
Ces résultats ont servi de base à la deuxième étude, qui a testé l’outil EU-TRACER, piloté par l’IA, afin d’évaluer si la surveillance guidée par des biomarqueurs permettait de réduire en toute sécurité le nombre de biopsies réalisées au cours de la première année suivant la transplantation. L’algorithme de l’outil, qui s’appuie sur des paramètres cliniques, biologiques et immunologiques pertinents pour la prédiction du rejet – dont un nouveau biomarqueur non invasif prometteur appelé ADN acellulaire dérivé du donneur (dd-cfDNA) – a été appliqué à 342 nouveaux patients ayant subi une transplantation rénale. «Plutôt que de contraindre les médecins à examiner séparément les dossiers des patients, l’algorithme regroupe les paramètres les plus prédictifs», explique Maud Racapé. En comparaison avec un groupe témoin soumis à un suivi standard de la compatibilité, 64 % des biopsies ont été annulées dans le groupe EU-TRACER. Les taux de rejet, la fonction rénale, la perte d’organe chez le donneur et la mortalité étaient similaires dans les deux groupes. «Ces résultats prouvent que l’outil EU-TRACER peut être utilisé en toute sécurité pour éviter les biopsies protocolaires invasives», se réjouit Maud Racapé.
Passer de la recherche à l’application clinique
Alors que les maladies rénales chroniques touchent plus de 100 millions d’Européens et coûtent 140 milliards EUR par an(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), EU-TRAIN contribue à répondre au besoin urgent de diagnostics plus précis et de traitements efficaces. Plus généralement, ce projet s’inscrit dans le cadre des initiatives européennes visant à faire progresser la médecine personnalisée(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) afin d’améliorer les résultats des soins de santé. L’équipe étend à présent l’étude d’impact EU-TRACER afin d’évaluer si l’outil peut également éviter les biopsies en cas de suspicion de rejet d’organe. Parallèlement, EU-TRACER fera l’objet d’une validation plus poussée auprès de populations de patients plus importantes et plus diversifiées, grâce à l’intégration de nouveaux biomarqueurs dans ses modèles prédictifs. «Nous entendons étendre la plateforme à d’autres transplantations d’organes (c’est déjà le cas pour la transplantation cardiaque) afin d’aider à établir la médecine de précision basée sur les données comme norme dans les soins de transplantation», conclut Maud Racapé.
