Une cohorte pour les maladies respiratoires inflammatoires : du phénotypage à la médecine personnalisée (PALMIRE)

La cohorte pour les maladies respiratoires inflammatoires : du phénotypage à la médecine personnalisée (projet PALMIRE) est une étude monocentrique menée au Centre Hospitalier Universitaire de Reims, France.

Population de l'étude :

Les patients adultes (>18 ans) suivis au Centre Hospitalier Universitaire de Reims et diagnostiqués avec asthme, BPCO, bronchiectasies, mucoviscidose, dyskinésie ciliaire primitive et fibrose pulmonaire idiopathique seront considérés pour inclusion. Les patients signeront un consentement éclairé pour inclusion. Les critères d'exclusion incluent « les personnes protégées par la loi » comme requis par les autorités françaises. Les patients témoins sans maladie respiratoire après évaluation clinique et fonctionnelle pulmonaire seront également inclus. Le nombre attendu de patients inclus est de 470 (Asthme, n=100 ; BPCO, n=150 ; bronchiectasies, n=50 ; mucoviscidose, n=60 ; dyskinésie ciliaire primitive, n=30 ; maladies pulmonaires interstitielles, n=30 ; témoins, n=50). L'inclusion sera réalisée sur 60 mois de juillet 2025 à juillet 2030.

Procédures de l'étude :

Pour tous les patients asthme, BPCO, bronchiectasies, mucoviscidose, dyskinésie ciliaire primitive et fibrose pulmonaire idiopathique inclus, les données seront enregistrées à l'inclusion et lors des visites de suivi pendant 10 ans. Les patients seront suivis en soins courants sans intervention thérapeutique spécifique. Pour les patients témoins, les données seront enregistrées à l'inclusion sans suivi.

Les données enregistrées incluront les données démographiques, les antécédents de maladie respiratoire et comorbidités, les symptômes respiratoires, les résultats des tests fonctionnels respiratoires et du scanner, les caractéristiques microbiologiques et pathologiques des prélèvements respiratoires lorsqu'ils sont réalisés.

Analyse des données :

Les données seront enregistrées dans une base de données anonymisée centralisée. Les caractéristiques des patients seront décrites comme moyenne et écart-type pour les données quantitatives et comme nombre et pourcentages pour les données qualitatives. Les comparaisons et associations entre groupes et variables seront analysées par les tests de Student, Wilcoxon, Chi2, exact de Fischer et Spearman selon le cas. Un p<0,05 sera considéré comme significatif. Des modèles statistiques multivariés et longitudinaux seront utilisés pour identifier des clusters de patients partageant des endotypes. Des approches d'apprentissage automatique seront employées pour intégrer les données multi-omiques et générer des modèles prédictifs pour les trajectoires de maladie et les réponses aux traitements.

Signification :

Cette étude devrait aider à mieux comprendre la pathogenèse et l'hétérogénéité des maladies respiratoires chroniques en intégrant l'analyse des caractéristiques phénotypiques et endotypiques des patients.