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iBox, le premier algorithme universel de prédiction du risque de perte de rein greffé

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Des équipes des hôpitaux Necker-Enfants malades AP-HP et Saint Louis AP-HP, ont coordonné au sein du « Centre d’expertise de la transplantation d’organe » de l’unité Inserm 970 dirigé par le Pr Alexandre Loupy, une étude internationale ayant permis d’élaborer et de valider iBox, le premier algorithme universel de prédiction du risque de perte de rein greffé. Cet outil de prédiction individuel du risque de perte de greffon, qui est délivré aux praticiens, permet d’améliorer non seulement le suivi des patients, mais aussi d’optimiser le développement de nouveaux traitements immunosuppresseurs, en réduisant significativement la durée des essais cliniques. Ces travaux, qui ont été menés en collaboration avec huit centres de transplantation en France (Suresnes (hôpital Foch), Toulouse, Nantes et Lyon), en Belgique (Louvain) et aux Etats-Unis (John Hopkins Medical Institute, Mayo Clinic & University of Virginia), ont été publiés le 21 septembre 2019 dans la revue The British Medical Journal.

Corps de texte

La maladie rénale chronique touche une personne sur dix dans le monde et est en croissance constante. Bien que la transplantation rénale est privilégiée dans le traitement de l’insuffisance rénale chronique terminale, environ 55% des patients sont encore traités par dialyse. Cette dernière représente un coût annuel de 2,6 milliards d’euros en France et de 42 milliards de dollars aux Etats-Unis. Par ailleurs, le taux de rejet tardif de greffons suite à une transplantation rénale est encore aussi élevé qu’en 1999.

Il était nécessaire de mettre en place un outil robuste qui puisse prédire la survie à long terme du greffon. Des équipes de l’hôpital Necker-Enfants malades AP-HP, de l’hôpital Saint-Louis AP-HP et de l’Université de Paris, ont mené, au sein du « Centre d’expertise de la transplantation d’organe » de l’unité Inserm U970, un important travail collaboratif qui a permis d’inclure les paramètres cliniques, histologiques, immunologiques et fonctionnelles de 7.500 patients suivis sur plus de dix ans après la transplantation rénale, en Europe et aux Etats-Unis.

Les équipes ont identifié huit des paramètres associés au risque de perte de greffon dans les dix ans suivant la greffe. Ces travaux ont permis de générer iBox, un algorithme de prédiction du risque pour chaque patient. Ce dernier a été testé et validé sur 3.557 patients recrutés en France, en Belgique et aux Etats-Unis. Ces modèles ont ensuite été intégrés dans un logiciel pour fournir aux praticiens un outil d’aide à la décision médicale utilisable au lit du patient et dans les scénarios les plus courants rencontrés en transplantation.

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