“Cette mesure du sang prédit le risque de maladie”

Si vous avez déjà passé un test sanguin prescrit par un médecin, il y a de fortes chances qu’il inclue une numération globulaire complète (CBC). En tant que l’un des tests médicaux les plus courants au monde, les CBC sont effectués des milliards de fois chaque année pour diagnostiquer des conditions et surveiller la santé globale.

Malgré leur utilisation généralisée, l’interprétation des résultats de CBC par les cliniciens peut souvent être imprécise. Actuellement, ces tests reposent sur des intervalles de référence standardisés qui ne tiennent pas compte des différences individuelles, ce qui peut limiter leur précision.

À l’école de médecine de l’Université de Washington, mon équipe et moi travaillons à améliorer les tests sanguins cliniques en appliquant des outils computationnels. En collaboration avec le Higgins Lab de la Harvard Medical School, nous avons analysé 20 ans de données de numérations sanguines provenant de dizaines de milliers de patients à travers les États-Unis. Grâce à l’apprentissage automatique, nous avons développé des méthodes permettant d’identifier des plages de numération sanguine personnalisées et de prédire les risques de maladies futures.

Comment fonctionnent les CBC et les tests cliniques.

Contrairement aux tests purement diagnostiques, tels que ceux pour la grossesse ou la COVID-19, qui donnent un résultat positif ou négatif clair, la plupart des tests cliniques mesurent des caractéristiques biologiques qui fluctuent dans une plage régulée.

Un test de numération formule sanguine (NFS) fournit un profil détaillé de votre sang, y compris les taux de globules rouges et blancs ainsi que les niveaux de plaquettes. Ces marqueurs sont cruciaux dans presque tous les domaines de la médecine. Par exemple :

L’hémoglobine, une protéine contenant du fer dans les globules rouges, indique la capacité de transport de l’oxygène. Des niveaux faibles peuvent suggérer une carence en fer.
Les plaquettes, qui aident à former des caillots sanguins, peuvent indiquer un saignement interne si leurs niveaux sont trop bas.
Les globules blancs, essentiels au système immunitaire, augmentent souvent en réponse à des infections.

Redéfinir le “Normal”

Actuellement, les cliniciens utilisent des intervalles de référence basés sur les 95 % des valeurs provenant d’individus en bonne santé pour définir les plages “normales”. Cependant, ces intervalles basés sur la population ne tiennent pas compte de la variabilité individuelle, qui est largement influencée par la génétique et l’environnement.

Par exemple, bien que la plage normale standard des plaquettes soit de 150 à 400 milliards de cellules par litre, votre point de régulation personnel — la valeur que votre corps régule naturellement — pourrait être plus proche de 200, avec une plage saine plus étroite de 150 à 250.

Cet écart entre les points de régulation individuels et les intervalles de référence généralisés peut entraîner des erreurs de diagnostic. Les médecins peuvent négliger les symptômes de la maladie si votre point de régulation personnel diffère de manière significative des moyennes de la population ou effectuer des tests inutiles si vos résultats se situent près d’un seuil.

Utiliser l’apprentissage automatique pour personnaliser les résultats de laboratoire

De nombreux patients subissent des NFS de routine lors des bilans de santé annuels, créant ainsi un historique de données riche. En appliquant l’apprentissage automatique à ces données, nous avons estimé les points de régulation des comptes sanguins pour plus de 50 000 patients et découvert que les plages normales individuelles sont environ trois fois plus étroites que celles basées sur la population. Par exemple, bien que la plage standard des globules blancs soit de 4,0 à 11,0 milliards de cellules par litre, les véritables plages de la plupart des individus se situent entre 4,5 et 7,0 ou entre 7,5 et 10,0.

L’interprétation des résultats des tests basée sur les points de régulation personnalisés a amélioré la détection de maladies telles que la carence en fer, les maladies rénales chroniques et l’hypothyroïdie. Elle a également permis d’identifier des changements subtils qui pourraient passer inaperçus avec des plages de référence plus larges.

Prédire le risque de maladies futures

Fait intéressant, les points de régulation individuels se sont également avérés être de bons prédicteurs des risques de santé futurs. Par exemple, les patients ayant des points de régulation plus élevés des globules blancs étaient plus susceptibles de développer un diabète de type 2 et faisaient presque deux fois plus de risques de décès par rapport à ceux ayant des taux plus bas. D’autres marqueurs de la numération sanguine étaient également corrélés avec les risques de maladies et de mortalité.

L’avenir de la médecine personnalisée

L’intégration des points de régulation personnalisés dans la pratique clinique pourrait révolutionner la façon dont les maladies sont dépistées et diagnostiquées. En utilisant votre historique médical pour définir ce que signifie véritablement “être en bonne santé” pour vous, les médecins pourraient offrir des soins plus précis et adaptés. Cette approche représente une avancée prometteuse dans le domaine de la médecine personnalisée.

---

Lire l’article original :  Science Alert

En savoir plus :  The Anti-Inflammatory Impacts of the 5:2 Fasting Regimen Can Be Attributed to a Pair of Proteins.