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Résumé Jnlf Marseille 2015

Les biomarqueurs dans la SLA: l'apport de la combinaison de paramètres cliniques et métabolomiques pour prédire la progression de la maladie
Hélène BLASCO (1), Lydie NADAL-DESBARATS (1), Pierre Francois PRADAT (2), Stéphane BELTRAN (3), Christian ANDRES (1), Philippe CORCIA (3)
(1) U930 - Universite Francois Rabelais - 37000 - Tours - France
(2) Neurologie - Aphp - 75 - Paris - France
(3) Neurologie - CHU - 37000 - Tours - France
Résumé
Introduction

La SLA est une maladie neurodégénérative hétérogène rapidement fatale dont les mécanismes physiopathologiques restent méconnus. Aucun biomarqueur diagnostique ou pronostique n'est disponible à ce jour dans cette patholo

Objectifs

Utiliser le profil métabolomique du LCR de patients SLA pour prédire l'évolution de la maladie en le combinant à des paramètres cliniques, et valider les modèles prédictifs dans une population indépendante.

Méthodes

Nous avons analysé 74 LCR de patients SLA (2 cohortes indépendantes) par RMN. Nous avons recueilli divers paramètres cliniques au diagnostic et nous avons analysé différents marqueurs de progression de la maladie dont la survie. Des analyses multivariées intégrant les données métabolomiques et cliniques ont été réalisées pour prédire la progression de la maladie. Nous avons établi les modèles sur une cohorte et validé sur la seconde. Nous avons comparé les performances de prédiction des différents modèles.

Résultats

Nous avons obtenu d'excellents critères de prédiction de progression de la maladie sur le Tr et de bons critères sur le Te. Le meilleur modèle prédictif de la survie comprenant le délai diagnostique, le site de début de la maladie et les données métabolomiques, a montré 76% de patients bien prédits dans le Te. Tous les modèles basés sur les données métabolomiques ou cliniques seules donnaient de moins bons résultats. Les métabolites les plus discriminants étaient cohérents avec la physiopathologie de la maladie.

Discussion

Nous avons identifié des profils métabolomiques caractéristiques du pronostic. De plus, les performances de prédiction étaient meilleures en utilisant une combinaison de données cliniques et biologiques. Les voies métaboliques identifiées aident à la compréhension de la physiopathologie de ces formes. La validation des modèles prédictifs sur une cohorte indépendante est une étape clé de cette étude et apporte de la robustesse à cette approche.

Conclusion

La combinaison de données métabolomiques et cliniques est une approche novatrice et prometteuse pour prédire le pronostic. Cette approche novatrice est un nouveau pas vers la découverte de biomarqueurs.

Informations complémentaires


Mots Clés

Als
Metabolomique
Biomarqueurs
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