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Une nouvelle étude de preuve de concept suggère qu’une analyse sanguine pourrait prédire efficacement le risque de développer une vaste gamme de maladies. Ce test prospectif est appelé « bilan de santé liquide » et utilise des modèles d’apprentissage automatique pour identifier les protéines qui peuvent être liées à des conditions sanitaires spécifiques.

Un bilan de santé par une analyse sanguine

« Les protéines circulant dans notre sang sont une manifestation de notre patrimoine génétique ainsi que de nombreux autres facteurs, tels que les comportements ou la présence d’une maladie, même si elle n’a pas encore été diagnostiquée », explique Claudia Langenberg, une des chercheuses de l’Université de Cambridge qui travaille sur ce projet. « C’est l’une des raisons pour lesquelles les protéines sont de si bons indicateurs de notre état de santé actuel et futur et ont le potentiel d’améliorer la prédiction clinique de maladies différentes et diverses. »

L’idée qui sous-tend ce test sanguin prospectif est que certains problèmes de santé peuvent être détectés en identifiant des profils protéiques spécifiques dans un échantillon de sang. Grâce à une nouvelle plateforme appelée SomaScan, 5 000 protéines individuelles peuvent être étudiées à partir d’un seul échantillon de sang.

L’utilisation de ces données permet de corréler des modèles particuliers d’expression des protéines à diverses conditions de santé et de condition physique, mais peut-être plus important encore, les techniques d’apprentissage automatique peuvent générer des modèles prédictifs. Cela signifie que les données sur l’expression des protéines peuvent hypothétiquement être utilisées pour déterminer la probabilité qu’une personne développe des maladies comme le diabète de type 2 ou une maladie cardiovasculaire.

Des modèles prédictifs plus efficaces que d’autres

Cette nouvelle étude a testé l’efficacité de ses prédictions de 11 indicateurs de santé différents à l’aide de ces modèles d’expression des protéines. Certains modèles étaient plus efficaces que d’autres, comme le modèle d’expression des protéines qui prédit le pourcentage de graisse corporelle. Le modèle de risque cardiovasculaire a été cité comme étant seulement modérément prédictif, mais les chercheurs suggèrent que ce système basé sur les modèles de protéines est généralement plus pratique et moins coûteux que plusieurs tests traditionnels actuellement disponibles pour évaluer les conditions de santé.

« Il est remarquable que les profils protéiques plasmatiques puissent à eux seuls représenter fidèlement une si grande variété de problèmes de santé courants, et nous pensons que ce n’est que la pointe de l’iceberg », déclare Stephen Williams, PDG de SomaLogic, la startup qui travaille à la commercialisation de cette technologie. « Nous avons plus d’une centaine de tests dans notre pipeline SomaSignal et nous croyons que le scannage protéique à grande échelle a le potentiel de devenir une source d’information unique pour des évaluations de santé individualisées.

Il est important de noter que même si cette nouvelle étude a fait l’objet d’un examen indépendant par des pairs et a été publiée dans une revue crédible, elle a aussi été financée principalement par SomaLogic, la société qui développe cette technologie. SomaLogic affirme que sept tests d’expression protéique différents sont déjà cliniquement disponibles pour un certain nombre de médecins aux États-Unis, mais qu’ils n’ont pas encore été officiellement approuvés par la Food and Drug Administration américaine (FDA).

Peter Ganz, de l’Université de Californie à San Francisco et codirecteur de cette nouvelle étude, considère cette recherche comme une étape critique dans le développement de la médecine préventive personnalisée. Ganz est membre du conseil médical consultatif de SomaLogic, bien qu’il ne reçoive aucune rémunération pour ce poste.

Une validation de principe qui démontre un nouveau paradigme

« Cette étude de validation de principe démontre un nouveau paradigme selon lequel la mesure des protéines sanguines peut fournir de l’information précise sur la santé qui couvre de nombreuses spécialités médicales et qui devrait être exploitable par les patients et leurs fournisseurs de soins de santé », dit M. Ganz.

À ce stade, cette étude publiée indique clairement que cette technologie en est encore à l’étape de la validation de principe. Cette technologie est indubitablement prometteuse, mais elle doit encore être vérifiée et rendue plus abordable avant que les services de santé de routine puissent l’intégrer en toute sécurité à des utilisations cliniques.

Cette nouvelle étude a été publiée dans la revue Nature Medicine.

Source : University of Cambridge
Crédit photo : Pixabay

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