REMEDIA

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

REMEDIA s’inscrit dans le réseau européen dédié à l’exposome humain (EHEN), constitué des neuf projets financés dans le cadre de l’appel à projets H2020-SC1-BHC-2018-2020. Au sein de ce consortium, le projet REMEDIA (https://h2020-remedia.eu/) est coordonné par Sophie Lanone, directrice de recherche au sein de l’IMRB-U955 (Institut Mondor de Recherche Biomédicale, direction Christophe Combadière). REMEDIA comporte notamment des objectifs scientifiques s'appuyant sur l’analyse des données du registre Vaincre la mucoviscidose.

L’objectif global du projet REMEDIA est de déterminer comment et dans quelle mesure l’exposome affecte la gravité et la morbidité de la bronchopneumopathie chronique obstructive (BPCO) et de la mucoviscidose tout au long de la maladie fournissant ainsi des éléments clés pour concevoir des programmes de prévention et de soins plus adaptés.

En particulier, l'étude vise à répondre aux objectifs suivants :

-     identifier et caractériser des profils cliniques de patients et des trajectoires d’évolution des fonctions respiratoires au sein des patients atteints de mucoviscidose ;

-      identifier et caractériser des groupes de patients exposés à certains facteurs d’exposition basés sur les données d’exposome disponibles au sein du registre au niveau individuel et contextuel (ex: niveau socioéconomique, tabagisme actif ou passif, pollution), et décrire leur association avec les profils cliniques des patients identifiés ;

-     construire des modèles prédictifs de l’évolution de la maladie intégrant les caractéristiques de l’exposome (exposition spécifique et cluster d’exposition) ;

-     évaluer les relations causales entre composant de l’exposome et évolution de la maladie en se basant sur des approches d’inférence causale afin d’évaluer les chemins directs et indirects.

A partir des données du registre, de manière générale, les trois approches suivantes d'analyse des données seront appliquées de manière séquentielle :

- Des analyses descriptives et "non supervisées" (analyses de typologie ou "clustering") sur :

Les facteurs liés aux expositions (ex: tabagisme passif, afin de décrire leur co-occurrence potentielle dans certains sous-groupes, d'identifier des "clusters" de sujets présentant des schémas d'exposition communs et de décrire leur association avec la sévérité de la mucoviscidose
Les caractéristiques cliniques des patients atteints de mucoviscidose afin d'identifier et de caractériser des profils particuliers de patients présentant des caractéristiques communes de gravité et d'évolution en termes d'exacerbations, d'hospitalisations, etc. mais aussi de déclin de la fonction pulmonaire, et de décrire leur association avec les facteurs liés à l'exposition
- Des analyses "supervisées" pour identifier les facteurs pronostiques associés à l’évolution de la mucoviscidose

Pour ce faire, les composantes individuelles de l'exposome ainsi que les groupes d'expositions potentiellement identifiés à l'étape précédente seront évalués au sein de modèles prédictifs de régression et d'algorithmes d'apprentissage automatique.
- Une fois identifiés les facteurs clés de l'exposome impliqués, les relations causales spécifiques seront testées à l'aide de la méthodologie des modèles d'équations structurelles (SEM).