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Mis à jour le 15 mai 2023

Greffe : une assistance informatique pour mieux diagnostiquer le rejet après une transplantation rénale

  • Une équipe de recherche a mis au point un assistant informatique capable d’améliorer les diagnostics de rejet de greffe après une transplantation rénale, et ainsi de choisir les bons traitements pour les patients.

  • Il s’agit d’une avancée majeure car le rejet de greffe est la principale cause d’échec de greffe après une transplantation rénale.

  • Cet assistant informatique a été validé par les sociétés savantes internationales : il sera prochainement utilisé par les équipes de transplantation du monde entier pour mieux guider la prise en charge des patients.

Cette avancée a été obtenue par Valentin Goutaudier et le « Centre d’expertise de la transplantation multi-organes de Paris » dirigé par Alexandre Loupy à l’Institut de Transplantation de Paris (Université Paris Cité, Inserm, AP-HP). 

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Financement accordé en 2021 à Valentin Goutaudier pour une thèse de science 

Le problème du rejet après la transplantation rénale

La greffe rénale est le meilleur traitement de l’insuffisance rénale terminale. Elle consiste à remplacer le rein défaillant d’un patient, qui n’assure plus son rôle de filtre sanguin, par le rein fonctionnel d’un donneur. Ce type de greffe est la plus pratiquée en France : 3 376 transplantations rénales ont été réalisées en 2022 dans l’hexagone.  

Si la transplantation permet de sauver chaque année de nombreuses vies, elle se heurte au problème du rejet, des réactions développées par l’organisme du receveur contre le greffon, qu’il considère comme tissu étranger. Il s’agit de la principale cause d’échec de greffe après transplantation rénale.  

La nécessité d’un diagnostic plus fiable

La bonne prise en charge du rejet de greffe repose sur un diagnostic correct et précis, qui prenne en compte aussi bien les types de phénomènes en jeu que leur degré de sévérité, et ce pour chaque patient. Ce diagnostic est difficile à établir : il repose sur une analyse de données complexes, source d’erreurs pour les médecins. Il y a donc une nécessité de simplifier et de rendre plus fiable le diagnostic du rejet de greffe pour mieux orienter le traitement des patients.  

Une équipe de recherche a fait un pas en ce sens, en créant un assistant informatique automatisé qui diagnostique correctement les rejets de greffe rénale chez l’humain. 

Un assistant informatique informatisé pour le diagnostic du rejet de greffe

Pour élaborer leur algorithme, les chercheurs, un consortium regroupant praticiens et informaticiens, ont effectué une revue de la littérature scientifique courant sur les 30 dernières années pour réunir les règles diagnostiques et de classification du rejet de greffe. Ils les ont par la suite traduites en un algorithme automatisé qui couvre tous les scénarios possibles de rejets. Enfin, les chercheurs ont mis au point un « agent conversationnel », un « Chat GPT-like », capable d’interpréter les données renseignées par le médecin pour lui fournir un diagnostic correct. 

La capacité de cet assistant à évaluer le rejet a par la suite été validée en utilisant les données issues de plus de 3 000 patients transplantés rénaux suivis en Europe et aux Etats-Unis. Les chercheurs disposaient pour chacun d’entre eux les diagnostics initiaux des médecins, ainsi que de l’ensemble des éléments nécessaires pour que le système automatisé puisse poser son propre diagnostic. Les résultats sont sans appel : plus de 40 % des diagnostics ont été corrigés et requalifiés par la machine. 

Vers une utilisation prochaine

L’assistant informatique, qui permet d’améliorer le diagnostic du rejet, a été validé par les sociétés savantes internationales. Il sera prochainement utilisé par les équipes de transplantation du monde entier pour standardiser les diagnostics de rejet en pratique courante mais aussi dans le cadre des essais thérapeutiques.  

Cette étude est une première mondiale, car elle est la première à démontrer qu’un assistant informatique automatisé peut aider les médecins à améliorer leur diagnostic. 

Source : Communiqué de presse Inserm ; Yoo D, Goutaudier V, et al. An automated histological classification system for precision diagnostics of kidney allografts. Publication sur Nature Medicine 2023.

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