BJN# 255 – « GEM l’IA », ou le machine-learning pour optimiser le traitement des glomérulonéphrites extra-membraneuses

Merci à Marion Delafosse, de Paris, membre du conseil scientifique pour ce résumé.

Cette BJN est en rapport avec cet article : Optimization of Rituximab Therapy in Adult Patients With PLA2R1-Associated Membranous Nephropathy With Artificial Intelligence, publié dans Kidney Int Reports par l’équipe niçoise (Alexandre Destere et al.)

Patients/matériels et méthodes

73 patients (avec 92 cures de RTX) issus d’une cohorte prospective multicentrique française ont été inclus entre 2015 et 2020 et suivis pendant 2ans. Il s’agissait de GEM primitives, avec indication à un traitement immunosuppresseur selon les KDIGO. La cohorte a été divisée en un jeu d’entrainement (75% de la cohorte) et un jeu de validation (25% de la cohorte). Une procédure de machine-learning a identifié parmi 21 variables celles prédictives d’un sous-dosage en RTX.

Résultats

Les patients étaient majoritairement des hommes (69,8%) avec un âge médian de 59ans. A 3 mois, 59,8% des patients avaient un taux résiduel de RTX < 2µg/mL. Les variables associées significativement à un sous-dosage en RTX étaient l’âge, le sexe, la surface corporelle, le titre d’Ac anti PLA2R à J0, l’albuminémie et la créatininémie à J0 et à J15. La précision, sensibilité et spécificité étaient respectivement de 79,4 ; 78,7 et 81,0% (jeu d’entrainement) et 79,2 ; 84,6 e 72,7% (jeu de validation). Les patients sous-dosés nécessitaient de plus fortes doses de RTX et mettaient plus longtemps pour entrer en rémission.

Conclusion

Cet algorithme permet de prédire les patients à risque de mauvaise réponse au RTX dans la GEM et pourrait donc plaider pour une intensification précoce du traitement dans ce sous-groupe.

Les plus du papier

Question pertinente cliniquement : le schéma optimal de traitement par RTX dans la GEM n’est pas clair, un une intensification précoce du traitement semble effectivement nécessaire dans un sous groupe de patients qu’il convient de mieux caractériser

Patients issus d’une cohorte prospective multcentrique

Les critiques

Postulat de base (résiduel de rituximab à 3 mois prédictif de la réponse clinique) discutable car provient uniquement d’une étude monocentrique (de 68 patients) de la même équipe

Taille de l’échantillon limitée pour la diviser en une cohorte d’entrainement et une de validation

Pertinence de mettre l’albuminémie et la créatinine à J0 ET J15 discutable (rajoute des variables alors qu’on ne s’attend pas à une différence notable entre ces 2 dates, d’autant qu’il y avait plus de 20% de données manquantes pour ces variables à J15)

Pas d’utilisation du « spreading » (variable pourtant chère à cette équipe) dans les variables initiales. Dommage ça aurait pu être intéressant !