{"id":875,"date":"2020-05-15T07:11:36","date_gmt":"2020-05-15T07:11:36","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/fr\/news\/covid-19-evaluer-le-pronostic-des-patients-hospitalises\/"},"modified":"2020-05-15T07:11:36","modified_gmt":"2020-05-15T07:11:36","slug":"covid-19-evaluer-le-pronostic-des-patients-hospitalises","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/covid-19-evaluer-le-pronostic-des-patients-hospitalises\/","title":{"rendered":"COVID-19 – \u00c9valuer le pronostic des patients hospitalis\u00e9s"},"content":{"rendered":"

Mettant \u00e0 profit une collaboration de longue date avec l\u2019Universit\u00e9 de sciences et technologie de Wuhan, des chercheurs du Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB) \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 du Luxembourg ont men\u00e9 une \u00e9tude bas\u00e9e sur des \u00e9chantillons sanguins collect\u00e9s chez des patients chinois. Ils ont d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le afin d\u2019identifier des biomarqueurs permettant d\u2019\u00e9valuer la s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 de la maladie. Leurs r\u00e9sultats, r\u00e9cemment publi\u00e9s dans la revue scientifique Nature Machine Intelligence, mettent en lumi\u00e8re trois param\u00e8tres qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour \u00e9tablir un pronostic pour chaque patient avec plus de 90% d\u2019exactitude : les niveaux de d\u00e9shydrog\u00e9nase lactique, de prot\u00e9ine C r\u00e9active haute sensibilit\u00e9 et de lymphocytes pr\u00e9sents dans le sang.<\/p>

Face au tr\u00e8s grand nombre de cas de COVID-19, les syst\u00e8mes de sant\u00e9 du monde entier sont sous pression. Pouvoir \u00e9valuer rapidement et pr\u00e9cis\u00e9ment la s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 de la maladie en d\u00e9but d\u2019hospitalisation permettrait donc de changer la donne. Malheureusement, il n\u2019existe actuellement pas de biomarqueur permettant de distinguer les patients qui n\u00e9cessitent une prise en charge en urgence. Afin de faciliter la prise de d\u00e9cision et la planification dans les h\u00f4pitaux, les chercheurs du LCSB<\/a> et leurs collaborateurs des universit\u00e9s de sciences et technologie de Huazhong et Wuhan et de l\u2019institut de recherche HUST-Wuxi ont travaill\u00e9 au d\u00e9veloppement d\u2019un outil permettant de d\u00e9terminer quels patients pr\u00e9sentent le plus grand risque. Gr\u00e2ce \u00e0 ce mod\u00e8le facile d\u2019utilisation, ces patients pourraient b\u00e9n\u00e9ficier rapidement des traitements appropri\u00e9s, entra\u00eenant potentiellement une baisse du taux de mortalit\u00e9.<\/p>

Cette \u00e9tude se base sur une banque d\u2019\u00e9chantillons sanguins collect\u00e9s chez 485 patients de l\u2019H\u00f4pital Tongji qui a admis les cas les plus s\u00e9v\u00e8res de COVID-19 \u00e0 Wuhan. Ces patients ont \u00e9t\u00e9 suivis jusqu\u2019au 24 f\u00e9vrier : 298 se sont r\u00e9tablis tandis que 187 sont d\u00e9c\u00e9d\u00e9s. \u00ab Nous avons analys\u00e9 a posteriori les multiples \u00e9chantillons de sang collect\u00e9s au cours de leur s\u00e9jour \u00e0 l\u2019h\u00f4pital afin d\u2019identifier et de valider des indicateurs robustes et pertinents du risque de mortalit\u00e9, \u00bb explique le professeur Jorge Goncalves<\/a>, responsable du groupe de recherche Systems Control<\/a> au LCSB et co-auteur de l\u2019article.<\/p>

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Les chercheurs ont utilis\u00e9 une approche de mod\u00e9lisation math\u00e9matique bas\u00e9e sur des algorithmes d\u2019apprentissage machine de pointe. Sur 84 variables cliniques, leur mod\u00e8le a s\u00e9lectionn\u00e9 trois param\u00e8tres cl\u00e9s. Tout d\u2019abord, la concentration sanguine en d\u00e9shydrog\u00e9nase lactique (LDH) : une augmentation de cet enzyme est consid\u00e9r\u00e9e comme un signe commun de dommages au niveau des tissus. Le second param\u00e8tre est un niveau \u00e9lev\u00e9 de prot\u00e9ine C r\u00e9active haute sensibilit\u00e9 (hs-CRP) qui refl\u00e8te un \u00e9tat d\u2019inflammation permanent. Un faible nombre de lymphocytes, des cellules qui ont un r\u00f4le majeur dans le syst\u00e8me immunitaire, constitue le troisi\u00e8me biomarqueur. Pour chacun de ces param\u00e8tres, les chercheurs ont d\u00e9fini un seuil sp\u00e9cifique au-dessus ou en-dessous duquel le patient est \u00e0 risque.<\/p>

\u00ab L\u2019\u00e9tape suivante a \u00e9t\u00e9 de mettre au point un outil simple et utilisable par les cliniciens, \u00bb d\u00e9taille Dr Laurent Mombaerts, un chercheur du LCSB qui a particip\u00e9 \u00e0 l\u2019\u00e9tude. \u00ab Nous avons cr\u00e9\u00e9 un diagramme en trois \u00e9tapes, appel\u00e9 un arbre de d\u00e9cision, nous l\u2019avons valid\u00e9 en utilisant les donn\u00e9es collect\u00e9es \u00e0 Wuhan, et nous avons montr\u00e9 qu\u2019il permet d\u2019\u00e9tablir de fa\u00e7on pr\u00e9cise le pronostic des patients, quel que soit le diagnostic initial lors de l\u2019admission \u00e0 l\u2019h\u00f4pital. \u00bb En moyenne, le mod\u00e8le est capable d\u2019\u00e9tablir un pronostic correct environ 10 jours avant le d\u00e9c\u00e8s ou le r\u00e9tablissement, et ce avec 90% de pr\u00e9cision.<\/p>

Afin de cr\u00e9er un mod\u00e8le facile \u00e0 utiliser et \u00e0 interpr\u00e9ter, les chercheurs ont d\u00fb trouver un juste milieu entre aspect pratique et pr\u00e9cision. Ils souhaitent donc maintenant tester leur mod\u00e8le sur des jeux de donn\u00e9es plus grands afin de l\u2019affiner. Les biomarqueurs identifi\u00e9s par cette \u00e9tude permettent cependant d\u00e9j\u00e0 d\u2019\u00e9valuer la s\u00e9v\u00e9rit\u00e9 de la maladie, am\u00e9liorant potentiellement l\u2019issue du traitement. Ces trois param\u00e8tres cl\u00e9s – LDH, hs-CRP et lymphocytes – peuvent \u00eatre ais\u00e9ment collect\u00e9s et, dans des h\u00f4pitaux surpeupl\u00e9s et manquant de mat\u00e9riel m\u00e9dical, aider \u00e0 classifier les patients rapidement. En Chine, un site web utilisant ce mod\u00e8le est d\u00e9j\u00e0 disponible : les m\u00e9decins entrent simplement les valeurs mesur\u00e9es pour les trois param\u00e8tres et obtiennent le pronostic pour le patient concern\u00e9. \u00ab Cela va plus loin que l\u2019identification de facteurs de risque. Cette \u00e9tude fournit un test clinique simple et intuitif pour reconna\u00eetre les patients particuli\u00e8rement \u00e0 risque avant que des dommages irr\u00e9versibles se produisent, \u00bb souligne Prof. Jorge Goncalves. Ces travaux ouvrent aussi la voie \u00e0 l\u2019utilisation de m\u00e9thodes d\u2019apprentissage machine pour aider au triage durant les \u00e9pid\u00e9mies de grande ampleur comme celle-ci.<\/p>\n

\nR\u00e9f\u00e9rence : Yan, L., Zhang, H., Goncalves, J. et al. An interpretable mortality prediction model for COVID-19 patients. Nat Mach Intell (2020). https:\/\/doi.org\/10.1038\/s42256-020-0180-7<\/h5>\n\n
\n\u00a9 Photo : Universit\u00e9 du Luxembourg<\/h5>\n<\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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Leurs r\u00e9sultats, r\u00e9cemment publi\u00e9s dans la revue scientifique Nature Machine Intelligence, mettent en lumi\u00e8re trois param\u00e8tres qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour \u00e9tablir un pronostic pour chaque patient avec plus de 90% d\u2019exactitude : les niveaux de d\u00e9shydrog\u00e9nase lactique, de prot\u00e9ine C r\u00e9active haute sensibilit\u00e9 et de lymphocytes pr\u00e9sents dans le sang.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/#breadcrumb"},"inLanguage":"fr-FR","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"News","item":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"COVID-19 – \u00c9valuer le pronostic des patients hospitalis\u00e9s"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/#website","url":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/","name":"Uni.lu","description":"Universit\u00e9 du Luxembourg","publisher":{"@id":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/#organization"},"alternateName":"Universit\u00e9 du Luxembourg","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/#organization","name":"Universit\u00e9 du Luxembourg","alternateName":"Uni.lu","url":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/03\/03120045\/UNIV_SM-Profile_1600x1600px-scaled.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2026\/03\/03120045\/UNIV_SM-Profile_1600x1600px-scaled.jpg","width":2560,"height":2560,"caption":"Universit\u00e9 du Luxembourg"},"image":{"@id":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/uni.lu","https:\/\/www.linkedin.com\/school\/university-of-luxembourg\/","https:\/\/www.instagram.com\/uni.lu","https:\/\/www.youtube.com\/@uni_lu","https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/University_of_Luxembourg"]}]}},"blog_id":11,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/news\/875"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/news\/875\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=875"}],"wp:term":[{"taxonomy":"news-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/news-category?post=875"},{"taxonomy":"news-topic","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/news-topic?post=875"},{"taxonomy":"organisation","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/organisation?post=875"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}