Alzheimer (facteurs de risque de la maladie d') l.m.p.
Alzheimer's disease risk factors
Des facteurs exogènes et endogènes sont impliqués dans l'apparition de la maladie d'Alzheimer.
L’âge est le principal facteur de risque : de 5% après 65 ans, l’incidence passe à plus de 20% après 80 ans et 40% après 90 ans. Le bas niveau culturel est également un facteur qui favorise une survenue plus précoce de la maladie. Le développement du réseau synaptique cérébral est lié au niveau culturel et induit une réserve cognitive qui retarderait l’expression de la maladie. Des facteurs génétiques sont impliqués dans l’apparition de la maladie d’Alzheimer, mais il est essentiel de distinguer :
- les mutations génétiques autosomales dominantes à l’origine des formes familiales très rares de la maladie : elles représentent moins de 1% des cas et sont pratiquement toujours à début précoce (avant 60 ans). Trois mutations géniques ont été décrites : sur le chromosome 21 (mutation du gène APP, « amyloid protein precursor » de la bêta-amyloïde), sur les chromosomes 14 et 1 (gènes des présénilines PS1 et PS2, qui interviennent aussi dans le métabolisme de l’APP).
- les facteurs de risque génétiques qui peuvent être impliqués dans les formes courantes de la maladie dites « sporadiques ». Il s’agit principalement du gène de l'apolipoprotéine E, situé sur le chromosome 19 : le risque de développer la maladie serait multiplié par trois chez les porteurs d’un allèle E4 de ce gène. Plus récemment, le développement d’études d’associations à large échelle (sur des cohortes de plusieurs milliers de patients) permet de découvrir régulièrement de nouveaux facteurs de susceptibilité dont le rôle reste très marginal : il ne s'agit en effet que de facteurs de risque puisqu'une maladie d'Alzheimer peut se développer en leur absence et qu'en échange, malgré leur présence un sujet peut vivre normalement sans jamais développer la maladie.
A. Alzheimer, neuro-psychiatre allemand (1906)
→ Alzheimer (maladie d'), Alzheimer (biomarqueurs de la maladie d'), Folstein (minimental test de), Mini Mental State Examination (modèle d'interrogatoire), Alzheimer (biomarqueurs de la maladie d')
[H1,H3,Q2]
Édit. 2017
appariement statistique n.m.
statistical matching
En statistique, l’appariement est une méthode utilisée pour évaluer l’effet d’un traitement en comparant des individus visant à rendre les groupes les plus semblables possibles.
La méthode la plus précise pour mesurer l’effet d’un traitement est de mener une étude expérimentale où un certain nombre de patients sont randomisés (c’est-à-dire déterminés par tirage au sort) en deux groupes, l’un qui reçoit le traitement (groupe intervention), et l’autre qui reçoit un autre traitement ou un placebo (groupe témoin). Lorsque la randomisation est effectuée correctement, il n’y a pratiquement aucun risque de différences entre les deux groupes quant aux caractéristiques de base. L’appariement est parfait. Il s’agit donc d’un essai de phase 3, (indiqué après l’essai de phase 1 qui évalue la toxicité du traitement, l’essai de phase 2 qui évalue la posologie optimale et avant la phase 4, après la mise sur le marché qui évalue à long terme les effets indésirables rares du médicament). Dans l’essai de phase 3, le médicament testé est comparé au médicament de référence ou à un placebo. Les médicaments doivent être administrés « en aveugle » ou, lorsque cela est possible en « double aveugle ». Le critère de jugement principal est le critère qui va servir à définir l’efficacité du traitement étudié (survie, raccourcissement de la durée de la maladie…). Le calcul du nombre de sujets nécessaires dépend de la différence minimale à laquelle on s’intéresse. La puissance du test est la probabilité minimale de mettre en évidence une différence quand elle existe. Les tests statistiques de comparaison utilisés dépendent de la taille des échantillons. Lorsqu’on compare deux moyennes ou deux pourcentages sur de grands échantillons, on peut tester l’hypothèse nulle, c’est-à-dire que la moyenne des 2 échantillons est égale ou l’hypothèse alternative c’est-à-dire que la moyenne des 2 échantillons est différente. En cas de comparaison de 2 moyennes de petits échantillons, les tests statistiques utilisés sont différents lorsque les variables sont distribuées selon une loi normale (test t de Student Fischer) ou non normale (tests non paramétriques).
On peut aussi réaliser des études d’observations sur des cohortes de patients analysés de façon rétrospective ou prospective. Les facteurs de confusion doivent être éliminés le plus possible. On a le choix entre différentes techniques parmi lesquelles l’appariement entre le groupe traité et le groupe non traité est fait avant l’analyse. Les facteurs de confusion doivent être identifiés. La probabilité de suivre un traitement déterminé (la propension à se le voir prescrire) dépendra donc d’un certain nombre de facteurs de confusion. Il est possible d’utiliser un score « le score de propension »qui signifie tendance, qui désigne la probabilité d’être exposé à un traitement. À l’aide d’un programme informatique, on peut ensuite apparier le groupe sous traitement à celui qui n’y est pas exposé en veillant à ce que la différence absolue entre les scores de propension soit la plus petite possible.
enquête cas-témoin l.f.
case control study
Protocole d’étude épidémiologique dans lequel les participants sont séparés en deux groupes selon qu’ils sont atteints (cas) ou non (témoins) de la maladie étudiée.
Ces deux groupes sont ensuite soumis à une analyse permettant de comparer la fréquence d’exposition antérieure à un facteur de risque donné.
Dans ce type d’étude, le biais vient souvent du choix des témoins qui doivent appartenir à la même population que les malades. Le recueil de l’information est rétrospectif. Un exemple est de séparer des sujets sains et atteints de cancers bronchiques, puis de comparer dans les deux groupes la fréquence des antécédents de tabagisme. L’hypothèse selon laquelle le tabagisme est un facteur de risque de ce cancer peut être ainsi validée. Les enquêtes cas-témoins sont plus rapides et moins coûteuses que les enquêtes prospectives reposant sur la constitution de cohortes. Elles sont cependant moins solides que ces dernières parce que le choix des témoins et l’analyse de leurs réponses sont plus difficiles à effectuer.
Syn. étude cas-témoin
→ cohorte
[E1]
Édit. 2020
fibrinogène marqué (test au) l.m.
125I-fibrinogen test
Examen biochimique qui était destiné à reconnaitre une thrombose récente (actuellement obsolète).
Du fibrinogène humain marqué à l' 125I radioactif était injecté dans une veine, se fixant sur le thrombus frais pour se transformer en fibrine et s'incorporer au thrombus. L'endroit du thrombus est repéré par une caméra gamma (scintigraphie). Il était utilisé au début des années 1980 dans le diagnostic des phlébites. Mais la détection des foyers était difficile, car l’125I émet des rayons de faible énergie difficilement détecté par les gamma-caméras. Ce test était particulièrement lent, il était nécessaire d'attendre un jour pour mesurer la radioactivité et il était également positif en cas d'hémorragie ou d'inflammation. Cette technique a permis des progrès dans la compréhension de la physiopathologie de la thrombose, et dans des études de cohortes. Elle a contribué à mettre en évidence la grande fréquence des accidents thrombotiques, par exemple les phlébites non symptomatiques constatées au cours des anesthésies générales ou lors de voyages en avion, qui était sous-estimée.
Étym. lat. fibra : filament ; gr. gennan : engendrer
→ fibrinogène,thrombus, phlébite, scintigraphie
[C1,F1,F4]
Édit. 2018
protéomique n.f.
La protéomique, terme forgé en 1997, est l’étude de l’ensemble des protéines d’un organisme, d’un fluide biologique, d’un organe, d’une cellule ou même d’un compartiment cellulaire ; cet ensemble de protéines est nommé protéome.
Les principaux objectifs de la protéomique sont d’identifier et de quantifier les protéines présentes dans un échantillon biologique à un instant T et d’obtenir des données fonctionnelles : localisation, identification de protéines partenaires, sites de liaison de ligand. La comparaison des protéomes permet également d'identifier des protéines différentiellement exprimées entre des populations cellulaires distinctes, ou répondant à des traitements différents. Ces données permettent de mieux comprendre les mécanismes moléculaires impliquées dans les grandes fonctions cellulaires. Il est par exemple possible d’étudier des voies de signalisation impliquées dans des processus biologiques ou dans l’apparition de maladies. En comparant les échantillons de personnes en bonne santé et de personnes malades (inclues dans de grandes cohortes), la protéomique permet également de découvrir et valider l’utilisation de biomarqueurs protéiques utiles au dépistage de maladies, au suivi de leur évolution ou encore à l’évaluation de l’efficacité d’un traitement.
La protéomique a vu le jour grâce à l’avènement de spectromètres de masse capables d’identifier et de quantifier à haut débit les protéines. N’ayant pas d’étape d’amplification du signal initial, la sensibilité des spectromètres de masses est biaisée en faveur des protéines les plus abondantes dans l’échantillon.
Un vaste projet international (The Human Proteome Project) piloté par l’Human Proteome Organisation (HUPO), lancé en 2011, cherche à créer une base de données unique permettant de décrire les protéines correspondant aux plus de 20 000 gènes codants chez l’Homme. D’autres volets de ce projet consistent à caractériser les protéomes du plasma, du foie, du cerveau, du système immunitaire, du rein, de l’urine ou encore du système cardiovasculaire. La protéomique entre dans le cadre des sciences omiques.
P. James, chimiste suissse (1997)
Étym. gr. prôtéios : de première qualité ; sanscrit ome : complétude, plénitude
Réf. P. James, « Protein identification in the post-genome era: the rapid rise of proteomics. », Quarterly reviews of biophysics, vol. 30, no 4, 1997, p. 279–331
→ protéome, pharmacoprotéomique, omiques (sciences), protéine, spectrométrie de masse
[C1,C3,Q1]
Édit. 2017
étude longitudinale l.f
longitudinal studies
Les études longitudinales sont des études descriptives étalées dans le temps, réalisées à partir d’un échantillon permanent.
Les études longitudinales sont surtout utilisées dans les domaines de la démographie, de la sociologie et de la psychologie. Elles sont le plus souvent prospectives. Leur intérêt est de porter sur de nombreuses années. Elles répondent souvent à plusieurs questions. Elles peuvent aussi être rétrospectives. On parle alors de "cohortes historiques reconstituées a posteriori". Le plus souvent, elles n’ont pas de groupe contrôle, mais on peut en constituer un.
Syn. enquête longitudinale
[E1]
Édit. 2019
étude exposés-non exposés l.f.
exposed unexposed studies
Protocole épidémiologique comparant la survenue d'une maladie dans deux échantillons, l'un exposé à un facteur de risque et l'autre non exposé.
Ces études portent généralement sur des cohortes de sujets suivis au cours du temps.
→ épidémiologie, cohortes, rapport des côtes
[E1]
Édit. 2018