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Actualité RCH : un projet ambitieux soutenu par l'afa


Projet PRIMER (PRecIsion Medicine in ulcERative colitis), un projet ambitieux soutenu par l’afa

 

 

Malgré le développement récent de nouvelles molécules pour le traitement de la rectocolite, plus de 50% des patients ont une maladie difficile à contrôler. Ces difficultés de prise en charge sont liées à l’hétérogénéité des profils évolutifs de cette affection multifactorielle, aux disparités dans l’évaluation des lésions mais aussi à l’absence de biomarqueurs prédictifs de la réponse aux traitements.

 

Dans la pratique, les choix de traitements reposent sur un faisceau d’arguments générés à partir d’éléments cliniques, biologiques et endoscopiques, parfois mal corrélés entre eux, et incapables en l’état de prédire le pronostic de la maladie ou la réponse aux traitements. Les recommandations internationales sont floues, et les traitements sont proposés de façon plus empirique que scientifique. Ainsi, 30% des patients atteints de RCH modérée à sévère ont une non réponse primaire aux anti-TNF, et parmi les répondeurs, 15% par an doivent interrompre le traitement pour perte de réponse ou intolérance. Si on était capable d’identifier les patients qui seront réfractaires à un traitement donné, on éviterait de leur faire courir des risques inutiles en rapport avec les effets secondaires des traitements, et également de prendre le risque de laisser s’aggraver la maladie par l’administration d’un traitement non efficace.

 

L’équipe de Beaujon-Bichat[1] a récemment publié des travaux qui ont permis d’identifier, par intelligence artificielle, des biomarqueurs (biologie + microARN sur biopsie) de prédiction de la réponse aux corticoïdes, aux anti-TNF et à la ciclosporine au cours de la RCH grave. Ces résultats très encourageants devront être confirmés par d’autres études, mais ont apporté la « preuve du concept » qu’il est possible de prédire sur une base individuelle et personnalisée la réponse au traitement au cours de la RCH.

Ceci a poussé l’équipe de Beaujon Bichat à développer le programme PRIMER (PRecIsion Medicine in ulcERative colitis), focalisé sur la RCH d’intensité modérée à sévère, soit les formes les plus fréquentes, et qui vise à exploiter tous les éléments qui pourraient aider à prédire la réponse au traitement à l’échelle de l’individu. Ainsi, nous avons l’ambition de mettre au point et développer par intelligence artificielle un outil multiparamétrique reposant sur des données cliniques et biologiques issues des soins courants, dont l’exploitation sera optimisée notamment avec l’imagerie endoscopique et histologique, les microARN et le microbiote intestinal, afin de donner le maximum d’informations pour mieux prédire la réponse au traitement chez un patient donné.

 

Ce programme comporte plusieurs étapes, et commencera par la constitution d’une cohorte prospective de 350 patients atteints de RCH active, modérée à sévère, naïfs ou en échec d’anti-TNFs. Ces patients auront tous une évaluation standard comportant des informations cliniques, une prise de sang, un recueil de selles et une rectosigmoidoscopie ou une coloscopie avec biopsies à l’inclusion (avant un changement de traitement) et à la semaine 14 (pour évaluer la réponse au traitement). Les patients seront recrutés par les services de Gastroentérologie de l’APHP (Beaujon, Saint Antoine, Robert debré, Louis Mourrier et Bichat), et rapidement suivis par des centres spécialisés de toute la France faisant partie du GETAID.

 

Le matériel fourni par ce groupe de patients sera exploité pour une analyse approfondie par intelligence artificielle de trois éléments clés : a) les lésions coliques obtenues lors des évaluations endoscopiques et histologiques ; b) les signatures biologiques de microARN associées à la réponse aux traitements à partir de biopsies coliques; c) le microbiote intestinal (à partir des selles), avec une analyse des profils individuels de flore associés à la réponse aux traitements. On tentera ainsi de déterminer une signature prédictive de la réponse aux différentes biothérapies (anti-TNF, anti-intégrines, anti-JAK et anti-cytokines) pouvant être utilisées chez les patients atteints de RCH. Toutes ces analyses se feront à partir d’une plateforme unique centralisée qui sera capable de recevoir et intégrer les informations, puis de les transmettre pour analyse au module « intégration et apprentissage machine » qui permettra d’obtenir une SIgnature Prédictive de la REPonse au traitement (SIPREP).

 

Une fois la SIPREP mise au point, elle sera testée dans un essai randomisé multicentrique conduit par le GETAID qui inclura 280 patients atteints de RCH modérée à sévère afin de comparer les résultats du traitement selon que celui-ci aura été sélectionné en fonction des informations fournies par SIPREP ou selon les recommandations usuelles. Si nos hypothèses sont vérifiées, cet outil permettra de révolutionner complétement la prise en charge de la RCH, en proposant à chaque patient le traitement susceptible de lui convenir au mieux, et d’arriver donc à une véritable médecine prédictive personnalisée et individuelle « le bon traitement pour le bon patient au bon moment ».

 

Ce projet ambitieux sera déposé dans le cadre d’un appel d’offre RHU, impliquant de nombreux acteurs académiques et industriels, qui apporteront leur savoir-faire et leurs moyens pour rendre cet objectif réalisable dans les 5 ans (2020 - 2025). L’AFA participera au projet et tiendra ses membres régulièrement informés de l’avancée des travaux.

 

 

Merci au Pr Yoram Bouhnik & Dr Xavier Tréton (Hopital Beaujon, APHP, Université Paris 7, 92110 Clichy la Garenne) pour cet article.

 



[1] L’équipe Beaujon Bichat est soutenue depuis huit ans par l’afa sur des projets concernant la RCH dont le projet de 300 000 euros sur la physiopathologie de la RCH, bourse exceptionnelle de recherche en mémoire de Fabrice Glikson.

 





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