L'effet de différents protocoles antibiotiques sur la santé des tissus péri-implantaires

Au total, 80 patients seront inclus et répartis au hasard en deux groupes :

1. Prescription à long terme : 1 g d'amoxicilline toutes les 8 heures à partir d'un jour avant l'intervention chirurgicale et pendant 5 jours après l'intervention chirurgicale
2. Prescription à court terme : 2 g d'amoxicilline 1 h avant la chirurgie Avant la chirurgie, les patients subiront un test de sensibilité aux antibiotiques (AST) et des échantillons non invasifs seront prélevés pour analyser le microbiome oral, y compris le résistome. Des échantillons de salive seront également prélevés pour l'analyse miRNomics. Les patients seront réhabilités avec des implants uniques ou des prothèses fixes partielles sur implants. Le jour de l'intervention chirurgicale, des échantillons de sang périphérique seront prélevés et des cellules mononucléées du sang périphérique (PBMC) isolées des 30 premiers patients afin de mettre en œuvre un bioréacteur microfluidique reproduisant le processus de cicatrisation osseuse de chaque patient. Des modèles osseux 3D adaptés au dépistage de médicaments seront développés.

2 et 6 mois après le traitement, le test AST et l'analyse du microbiome oral et du résistome seront à nouveau effectués. 2 mois après le traitement, un nouvel échantillon de salive des patients sera également prélevé, analysé et comparé à l'aide de la technologie MiRnomics avec celle préopératoire dans le but supplémentaire d'identifier des biomarqueurs fiables de mucite et de périimplantite. Au cours du suivi de 12 mois, le taux de survie des implants, la perte osseuse marginale (MBL), le taux de complications biologiques et techniques et les paramètres de santé péri-implantaire (y compris l'indice de plaque, la profondeur de sondage et le saignement au sondage) seront évalués.

Des tests comparatifs paramétriques ou non paramétriques, selon le cas, seront effectués pour détecter les différences entre les groupes dans les différentes variables de résultat. L'effet des facteurs prédictifs liés au patient et à l'implant sur les différents résultats sera évalué à l'aide d'une analyse de régression logistique multiniveau. Les métadonnées seront également analysées avec des réseaux de neurones artificiels (ANN) de 4e génération (apprentissage automatique) en utilisant des systèmes non supervisés et supervisés.

Résultats attendus : Le présent projet devrait clarifier si la thérapie antibiotique à courte durée n'est pas inférieure à celle à long terme chez les patients sains subissant une chirurgie implantaire. Les résultats contribueront à l’élaboration de lignes directrices cliniques efficaces qui aideront à résoudre le problème de la résistance aux antimicrobiens. En outre, le développement et la validation d'un modèle osseux 3D destiné au dépistage de médicaments sont attendus, ce qui pourrait permettre de surmonter les limites des modèles osseux 2D et des études animales actuellement disponibles. Un autre résultat attendu est l'identification de biomarqueurs pour le diagnostic et le pronostic en dentisterie implantaire, grâce à la miRNomique salivaire qui pourrait conduire au développement d'une biopsie liquide non invasive.