AI-Based Prediction of Response to Anti-thymoglobulin in Aplastic Anemia / Développement d’un modèle d’IA pour prédire la réponse au sérum anti-lymphocytaire (ATGAM) dans l’aplasie médullaire idiopathique AITG-PRED

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

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Le traitement immunosuppresseur associant la globuline antithymocytaire (ATG), la ciclosporine (CsA) et l’eltrombopag (ELT) constitue actuellement le traitement de première ligne chez les patients atteints d’aplasie médullaire ne disposant pas d’un donneur apparenté compatible ou âgés de plus de 40 ans. Cependant, environ 30 % des patients sont référactaires à 6 mois, et près de la moitié rechuteront, avec une survie sans maladie rapportée de 54,7 % à 2 ans. Pour les cas en rechute ou réfractaires, une allogreffe de cellules souches hématopoïétiques (CSH) à partir d’un donneur alternatif peut être proposée, avec des résultats encourageants, en particulier chez les patients plus jeunes disposant d’un donneur non apparenté compatible . Néanmoins, les patients doivent attendre au moins 6 mois avant d’être considérés comme réfractaires à l’ATG, et le moment de la greffe est un facteur majeur influençant les résultats de la greffe de CSH, avec un avantage significatif en termes de survie globale pour les patients bénéficiant d’une greffe dans les 3 mois suivant le diagnostic. De plus, le délai de la greffe est en effet associé à une augmentation des complications liées à la maladie, telles que les infections sévères et les hémorragies, ainsi qu’à des complications liées aux transfusions, notamment l’allo-immunisation HLA et la surcharge en fer qui peuvent toutes altérer les résultats de la greffe de CSH. Par ailleurs, il n’existe pas de biomarqueurs discriminants pour la stratification initiale du traitement à base d’ATG versus allogreffe de CSH précoce.
Les objectifs sont
1. Développer un modèle d’apprentissage automatique pour prédire la non réponse au traitement immunosuppresseur à base d’ATG en utilisant des données cliniques et biologiques rétrospectives issues de l’observatoire national des insuffisance médullaire (RIME- NCT 04781790),
2. Valider ce modèle dans une cohorte internationale indépendante
3. Développer un outil d’aide à la décision clinique doté d’une interface graphique facile à utiliser pour une stratification précoce des patients
4. Identifier les facteurs biologiques clés (incluant les paramètres biologiques de routine, les sous-populations immunitaires périphériques et les données transcriptomiques) associés à la non réponse au traitement immunosuppresseur à base d’ATG afin de mieux comprendre les mécanismes sous-jacents