DIABÈTE: 7 critères de prédiction et de prévention – BMJ

La médecine de précision (ou personnalisée) pour prévenir le diabète? Ici les chercheurs de l’Université du Michigan nous proposent un modèle personnalisé permettant d’orienter les efforts de prévention et la surveillance sur les patients les plus à risque de diabète. 7 facteurs clés, en synthèse, présentés dans le British Medical Journal, qui, combinés dans un modèle, permettent non seulement de prédire le risque de diabète d’une personne mais aussi ses  » chances  » de l’éviter par un traitement ou des changements de mode de vie.

La médecine de  » précision  » (Precision Medicine) définie comme une nouvelle priorité sanitaire aux Etats-Unis, par le Président Obama, englobe les stratégies de prévention et les traitements qui prennent en compte la variabilité individuelle. Elle s’applique non seulement au cancer bien sûr, mais au-delà, à d’autres maladies comme le diabète. Elle devient possible avec l’évolution des technologies et les dernières innovations médicales et pourrait marquer le début d’une nouvelle ère médicale.

L’idée, compte-tenu de l’épidémie croissante de diabète était de pouvoir prédire, mais avec précision quel sujet est à risque élevé de développer la maladie et quelles mesures préventives pourront individuellement lui être bénéfiques. C’est ce que permet cette approche, basée sur des données de santé existantes, comme les niveaux de sucre dans le sang et le rapport taille-hanche, par exemple.

Pour parvenir à ce modèle simple, les chercheurs ont examiné 17 facteurs de santé différents chez plus de 3.000 patients et ont retenu, finalement,

7 de ces facteurs :

1.   la glycémie à jeun,

2.   le taux d’HbA1c,

3.   les triglycérides totaux,

4.   des antécédents familiaux de sucre élevé dans le sang,

5.   le tour de taille,

6.   la taille,

7.   et le rapport taille-hanches.

Chaque critère a été pondéré pour obtenir le modèle qui calcule un score total de risque.

Le modèle  » fonctionne  » ! :

-   Moins de 10% des sujets se situant dans le quartile inférieur ont (ou vont) développer un diabète dans les 3 ans,

-   près de la moitié des sujets se situant dans le quartile supérieur sont sur le point ou ont déjà développé un diabète.

L’équipe, ensuite, a examiné l’impact des approches de prévention ou de traitement du diabète : Globalement,

·   les patients à risque élevé en tirent beaucoup de bénéfices,

·   à risque moyen, des bénéfices modestes,

·   à faible risque, peu ou pas de chance d’en tirer des bénéfices.

Précisément, le modèle permet de prédire le taux de succès d’un traitement par metformine, par exemple, ou l’impact d’un changement de mode de vie.

L’outil sera particulièrement précieux pour les patients ayant un « pré-diabète « , une condition précisément définie par des résultats anormaux de glycémie après un jeûne. Mais l’approche et le modèle pourrait aussi être adapté pour d’autres maladies et leurs traitements, toujours dans l’esprit d’une  » médecine de précision « .

Source: BMJ 2015;350:h454 February 19, 2015 Improving diabetes prevention with benefit based tailored treatment: risk based reanalysis of Diabetes Prevention Program (VisuelUniversity of Michigan)

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