les marqueurs immunitaires moléculaires montrent un impact limité sur les outils de dépistage

Dans une étude récente publiée dans Rapports scientifiquesles chercheurs ont évalué la valeur prédictive supplémentaire des marqueurs immunitaires moléculaires avec les outils de dépistage Predict Sepsis développés précédemment par la même équipe de recherche.

Arrière-plan

La septicémie, un dysfonctionnement d’un organe potentiellement mortel provoqué par une réponse dérégulée de l’hôte à une infection, est une condition vitale qui contribue de manière significative à la mortalité mondiale. Un traitement précoce est crucial pour réduire la mortalité et améliorer les résultats. Cependant, les outils de dépistage actuels pour l’identification du sepsis en milieu préhospitalier sont inadéquats.

Les auteurs d’une étude ont développé trois techniques de dépistage « Predict Sepsis » basées sur les symptômes et les signes vitaux, mais ces outils ne sont pas adaptés à une utilisation dans les ambulances. De plus, ils n’incluent pas de paramètres reflétant la physiopathologie sous-jacente, ce qui est essentiel pour une identification et un traitement précoces en milieu préhospitalier.

À propos de l’étude

Dans la présente étude de cohorte prospective, les chercheurs ont évalué la valeur estimative supplémentaire des marqueurs immunitaires moléculaires par rapport aux méthodes de dépistage préhospitalières précédemment développées.

L’étude a inclus 551 patients ambulanciers adultes non traumatisés soupçonnés d’infections jugées par le personnel ambulancier sur la base de l’expérience clinique et de la présentation des symptômes. L’étude a été menée de 2017 à 2018, en tant que sous-ensemble de l’étude Predict Sepsis, à Stockholm.

Initialement, 15 gènes [caspase 1 (CASP1), PYD and CARD domain-containing (PYCARD), interleukin-1B (IL1B), NLR family pyrin domain containing 3 (NLRP3), IL18, IL6, tumor necrosis factor (TNF), IL1RN, IL10, hypoxia-inducible factor 1-alpha (HIF1A), major histocompatibility complex, class II, DR alpha (HLA-DRA), endothelial PAS domain protein 1 (EPAS1), spi-1 proto-oncogene (SPI1), NF-kappa-B inhibitor alpha (NFKBIA), and sirtuin 1 (SIRT1)] et 74 protéines inflammatoires ont été analysées parmi 96 individus de la cohorte de dépistage, parmi lesquels 46 souffraient de sepsis.

La cohorte de dépistage a subi une analyse univariée, une analyse multivariée, un apprentissage automatique et une revue de la littérature.

Par la suite, 12 molécules, dont neuf médiateurs [C-C motif chemokine ligand 11 (CCL-11), CCL-19, CCL-24, CCL-27, IL-17A, IL-17AF, TNF,  interleukin-1 receptor antagonist protein (IL-1Ra), and C-X3-C motif ligand 1 (CX3CL1)] et trois gènes [NLRP3, HIF1A, and EPAS1]en tant qu’estimateurs probablement synergiques, ont été analysés en combinaison avec des techniques de dépistage précédemment conçues utilisant des variables cliniques dans la cohorte de prédiction, comprenant 455 individus, parmi lesquels 271 étaient septiques et 184 non septiques.

Pour la prédiction de modèles basée sur l’apprentissage automatique, sept méthodes alternatives avec validation croisée en couches ont été appliquées. Les distributions a posteriori de l’aire moyenne sous les valeurs de la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUC) et les écarts dans les AUC ont été analysés pour comparer les performances du modèle.

Des permutations de valeurs de variables, la notation des pertes de catégorisation en tant que mesure et des pondérations spécifiques aux modèles ont été utilisées pour évaluer la pertinence des variables du modèle.

Des échantillons de sang ont été obtenus dans l’ambulance pour quantifier les niveaux de médiateurs immunologiques circulants par électroluminescence et extraire l’acide ribonucléique (ARN) et l’acide désoxyribonucléique complémentaire (ADNc) pour déterminer l’expression des gènes par réaction en chaîne par polymérase (PCR) en temps réel. La pureté et la concentration des échantillons ont été évaluées par spectrophotométrie.

Soixante-quinze pour cent des données obtenues ont été utilisées pour la formation du modèle et les 25 % restants ont été utilisés pour les tests. La base de données PubMed a été utilisée pour évaluer la littérature sur les variables moléculaires ayant la plus grande importance de permutation. Seules les recherches originales menées sur des participants humains et publiées en anglais au cours des 10 années précédentes ont été incluses.

Résultats et discussion

La comparaison de la valeur prédictive des méthodes de dépistage avec et sans nouveaux indicateurs moléculaires et leurs associations a montré que l’inclusion de marqueurs moléculaires n’avait aucun effet. Cela pourrait être attribué à la multicolinéarité substantielle entre les médiateurs immunitaires et les mesures cliniques, notamment pour la température, qui semblait capturer la majorité de la variance informative de nombreux marqueurs moléculaires, dont l’IL-1Ra.

Les modèles de prédiction utilisant uniquement les variables de type moléculaire ont montré des valeurs d’ASC allant de 0,65 à 0,70. Parmi les marqueurs moléculaires immunologiques, l’IL-1Ra et le TNF étaient les prédicteurs les plus critiques. De plus, les taux sériques de CCL19, IL-17A, TNF et CX3CL1 étaient statistiquement significativement plus élevés chez les individus septiques que chez les individus non sepsis. Selon les auteurs, ni CCL19 ni CX3CL1 n’ont été évalués auparavant en tant que prédicteurs du sepsis.

L’expression de l’IL-17AF était faible chez les individus septiques et non septiques, alors que l’expression de l’IL-17AF était élevée chez les personnes atteintes de sepsis incluses dans le dépistage par rapport à celles sans sepsis, alors qu’elle diminuait chez les individus septiques du groupe de prédiction. . La disparité des taux sérologiques d’IL-17AF parmi les individus inclus pour le dépistage et les prédictions du modèle peut résulter de l’hétérogénéité des groupes.

Au total, 26 individus ont été mal classés par les modèles, ce qui indique que les individus septiques doivent être stratifiés en fonction de leurs phénotypes ou caractéristiques cliniques afin de faciliter un diagnostic précoce. Les individus classés à tort comme septiques présentaient une échelle de Glasgow (GCS) plus élevée, des valeurs de pression artérielle systolique plus élevées, une fièvre plus légère et des taux d’IL-17A et d’IL-1Ra plus faibles.

Conclusions

Dans l’ensemble, les résultats de l’étude ont montré que la combinaison de biomarqueurs moléculaires avec des variables cliniques n’améliorait pas les valeurs prédictives, probablement en raison de la multicolinéarité élevée observée entre les médiateurs immunologiques et la température corporelle.

Les résultats ont indiqué la nécessité de classer les individus septiques ayant une connaissance préalable des paramètres moléculaires et cliniques afin de diagnostiquer le sepsis précocement et donc de faciliter un traitement rapide.