Développement et validation d’un système de biopsie virtuelle en transplantation rénale - 13/09/21

Doi : 10.1016/j.nephro.2021.07.317 
G. Divard 1, , D. Yoo 2, , M. Raynaud 2, N. Kamar 3, M. Rabant 4, J.P. Duong Van Nguyen 4, C. Legendre 1, C. Lefaucheur 5, O. Aubert 1, A. Loupy 1
1 Université de Paris, Inserm U970, Parcc, Paris Translational Centre For Organ Transplantation, service de transplantation rénale, hôpital Necker, Assistance publique–Hôpitaux de Paris, Paris, France 
2 Université de Paris, Inserm U970, Parcc, Paris Translational Centre For Organ Transplantation, Paris, France 
3 Département de néphrologie-dialyse-transplantation, centre hospitalier universitaire de Toulouse, Toulouse, France 
4 Service d’anatomopathologie, hôpital Necker, Assistance publique–Hôpitaux de Paris, Paris, France 
5 Université de Paris, Inserm U970, Parcc, Paris Translational Centre For Organ Transplantation, service de transplantation rénale, hôpital Saint-Louis, Assistance publique–Hôpitaux de Paris, Paris, France 

Auteurs correspondants.

Résumé

Introduction

En transplantation rénale, les biopsies pré-implantatoires sont utilisées pour évaluer la qualité de l’organe et déterminer les lésions histologiques héritées du donneur de celles acquissent après la transplantation. Néanmoins, de nombreux centres ne réalisent pas ces biopsies qui reste un acte invasif, coûteux et chronophage.

Description

Cette étude vise à développer et valider un outil non invasif de biopsie virtuelle en transplantation rénale basé sur les caractéristiques du donneur au moment du prélèvement.

Méthodes

Les donneurs vivants et décédés prélevés avec une biopsie préimplantatoire entre 2000 et 2019 de 17 centres de transplantation rénale d’Europe, d’Amérique du Nord et d’Australie ont été inclus. Les caractéristiques démographiques, cliniques et biologiques du donneur ont été utilisées pour prédire 4 lésions chroniques de la biopsie préimplantatoire : le pourcentage de glomérules sclérosés et les scores de BANFF artériosclérose (cv), hyalinose artériolaire (ah) et fibrose interstitielle et atrophie tubulaire (FIAT).

Résultats

Au total, 12 992 biopsies préimplantatoire ont été incluses et 11 paramètres du donneur ont été utilisés : âge, sexe, IMC, créatinine, protéinurie, comorbidités (hypertension, diabètes, hépatite C), type de donneur et cause du décès si donneur décédés. Un metaclassifier regroupant les modèles de random forest, neural network, gradient boosting machine, extreme gradient boosting tree, linear discriminant analysis et naive Bayes a permis de prédire avec une AUC de 0,736 le score cv, 0,810 le score ah et 0,793 la FIAT. Le random forest a été utilisé pour prédire le pourcentage de glomérules scléreux avec une erreur absolu moyenne de 4,766. L’outil est disponible en ligne (Fig. 1) : Virtual_Biopsy_System.

Conclusion

Cette étude présente le premier outil de biopsie virtuelle non invasive en transplantation rénale montrant de bonnes performances pour prédire le résultat de la biopsie préimplantatoire à partir de caractéristiques du donneur. Cet outil pourrait aider à mieux contextualiser les lésions chroniques présentes sur les biopsies après la transplantation.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Plan


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Vol 17 - N° 5

P. 291 - septembre 2021 Retour au numéro
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