LINKÖPING, Suède--(BUSINESS WIRE)--Des schémas spécifiques de la répartition des graisses sont liés à la présence de maladie coronarienne (MC) et du diabète de type 2 (DT2), selon une nouvelle étude publiée dans Obesity.1 AMRA, le leader international de l’analyse de la composition corporelle, a annoncé aujourd’hui les résultats d’une étude sur la composition corporelle effectuée sur plus de 6 000 sujets, soulignant la nécessité de mesurer et d’examiner plusieurs composantes graisseuses pour comprendre et développer des traitements pour de multiples maladies métaboliques. Les nouvelles conclusions, qui vont bien au-delà de ce qui peut être décrit par le sexe, l’âge, le mode de vie, l’IMC ou une composante graisseuse unique, peuvent potentiellement avoir un impact très important sur la manière dont les maladies métaboliques seront évitées et gérées à l’avenir.
L’étude Obesity a été rédigée dans le cadre d’une collaboration entre AMRA, Pfizer, l'université de Westminster, l'université de Linköping et UK Biobank. Les 6 000 sujets analysés font partie de l’UK Biobank Imaging Study, une ressource majeure en santé, nationale et internationale. En 2015, UK Biobank a annoncé qu’AMRA effectuerait une analyse automatisée des images d'IRM pour obtenir des mesures précises de la graisse et des muscles. AMRA a maintenant développé la technique de profilage de la composition corporelle, qui permet une analyse précise de multiples variables pour décrire les associations complexes et les interactions entre la répartition des graisses, les volumes musculaires et l'état métabolique.
Que le niveau d'IMC soit normal, en surpoids ou obèse, le profilage de la composition corporelle d’AMRA appliqué aux sujets a révélé un certain nombre de schémas déséquilibrés de répartition des graisses, ou phénotypes, qui ne peuvent être décrits lorsque l’on n'observe qu'une seule mesure de masse graisseuse ou musculaire. Ces phénotypes sont associés à différents profils de maladies métaboliques : certains ne présentent aucune maladie métabolique alors que d’autres présentent une MC ou un DT2, ou la comorbidité des deux. Précisément, une quantité supérieure de graisse viscérale et de graisse musculaire a été associée à la MC et au DT2 (p<0,001) tandis que des graisses élevées dans le foie ont été associées au DT2 (p<0,001) et des graisses faibles dans le foie ont été associées à la MC (p<0,05). Une quantité inférieure de graisse viscérale et de graisse musculaire a été également associée à une bonne santé métabolique (p<0.001), alors que la graisse dans le foie est apparue non significative. Les associations sont restées importantes en tenant compte du sexe, de l’âge, de l’IMC, de la consommation d’alcool, du tabagisme et de l’activité physique.
Le Dr Olof Dahlqvist Leinhard, auteur principal de l’étude, a déclaré : « On sait depuis un certain temps déjà qu’il existe des répartitions des graisses qui sont néfastes du point de vue de la santé. Aujourd’hui, de nouvelles techniques fournissent une justesse et une précision élevées, permettant des analyses approfondies de l’importance clinique de la composition corporelle à grande échelle. Ce qui enthousiasmant est qu'en utilisant une approche à variables multiples et une visualisation intuitive de la composition corporelle, nous avons été en mesure d’identifier un large éventail de profils de compositions corporelles qui pourraient fournir le lien avec un risque accru de maladies métaboliques. »
Tommy Johansson, chef de la direction d’AMRA, a ajouté : « Ces résultats révolutionnaires permettent d’entrevoir un avenir où les diagnostics de précision seront les piliers d'une médecine personnalisée. Avec une meilleure connaissance des volumes musculaires et des graisses, et des endroits où sont situées les graisses dans l’organisme, nous espérons contribuer à redéfinir le risque de maladie et la pertinence d'un traitement. Notre vision est qu’à l’avenir, notre recherche et notre technologie seront utilisées pour aider à une meilleure prévention, un meilleur diagnostic et un meilleur traitement d’une large palette de maladies. »
Aujourd’hui, un quart des adultes de la planète sont atteints d’un syndrome métabolique – un ensemble de facteurs augmentant les risques de souffrir de plusieurs maladies chroniques comme la cardiopathie, le cancer, l’AVC, les maladies hépatiques et le diabète.2 L’obésité, la MC et le DT2 sont des pandémies grandissantes et des causes majeures de décès prématurés dans le monde entier, représentant certains des plus grands défis pour les patients et les systèmes de santé sur toute la planète.3,4,5,6
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Détails de l’étude
Les 6 021 premiers participants de l'UK Biobank imaging sub-study – âge moyen de 62,3 ± 7,5 ans et IMC de 26,7 ± 4,4 kg/m2 – ont fait l’objet d’un examen en utilisant un protocole d’IRM, de 6 minutes, fournissant un jeu de données volumétriques séparées pour l’eau et les graisses couvrant une portion allant du cou aux genoux, et une simple tranche pour l’évaluation de la fraction lipidique par densité protonique (FLDP) dans le foie. Pour la composition corporelle, les données d'imagerie acquises ont été analysées pour la graisse viscérale, la graisse sous-cutanée abdominale, le volume musculaire de la cuisse, l’infiltration de graisse dans les muscles de la face antérieure des cuisses et la FLDP du foie. Brièvement, l’analyse d’image était composée de : (1) calibration d’image, (2) fusion de lots d'images, (3) segmentation d’image, (4) quantification des volumes graisseux et musculaires7,8,9,10,11 et contrôle manuel de la qualité par un ingénieur en analyse.
Les informations de diagnostic ont été collectées via des dossiers informatisés de santé de patients hospitalisés et via des questionnaires sur écran tactile suivis d’entretiens effectués par des infirmières qualifiées. Pour la MC et le DT2, deux groupes témoins appariés ont été segmentés et appariés en fonction (1) du sexe et de l’âge, et (2) du sexe, de l’âge et de l’IMC. Les participants ont été considérés comme exempts de maladies métaboliques s’ils n’ont déclaré aucune affection considérée comme suffisamment grave pour représenter un préoccupation de santé en matière de métabolisme (par ex. maladies cardiovasculaires et métaboliques, affections chroniques graves, maladies neurologiques et cancers).12
L’étude a été effectuée en collaboration entre AMRA medical, Pfizer, l'université de Westminster et l'université de Linköping. Le soutien financier a été apporté par Pfizer.
À propos d'AMRA
AMRA est la première société au monde à transformer les images d’un rapide IRM du corps entier, durant 6 minutes, en mesures volumétriques précises et en 3D des graisses et des muscles. Le service d’analyse basé sur le Cloud d’AMRA fournit des aperçus précis et automatisés ayant des répercussions considérables pour l’industrie pharmaceutique, la R&D académique et, bientôt, la pratique clinique. Fondée en 2010, AMRA est issue de la scission du Centre pour la science des images médicales et la visualisation, du Département de génie biomédical et du Département de médecine et de santé de l’université de Linköping, en Suède. Pour de plus amples renseignements, visitez www.amramedical.com.
À propos de UK Biobank
UK Biobank est une ressource nationale et internationale majeure sur la santé qui a pour objectif d’améliorer la prévention, le diagnostic et le traitement d’un large éventail de maladies graves et potentiellement mortelles – dont le cancer, les maladies cardiaques, l’AVC, le diabète, l’arthrite, les affections oculaires, la dépression et certaines formes de démence. UK Biobank a recruté dans tout le pays 500 000 personnes âgées entre 40 et 69 ans pendant la période 2006–2010, au cours de laquelle elles ont fourni une abondance d'informations au sujet de leur santé et leur bien-être, et ont donné des échantillons de sang et d’urine pour le stockage et l’analyse à long terme, incluant des informations génétiques. Le projet est autorisé à suivre la santé des participants via les dossiers médicaux. UK Biobank s’est par ailleurs engagée dans un vaste projet consistant à effectuer des IRM des organes internes vitaux et de la composition corporelle de 100 000 participants. Au fil de nombreuses années, ces données détaillées construiront une puissante ressource pour aider les scientifiques à découvrir pourquoi certaines personnes développent des maladies particulières alors que ce n’est pas le cas pour d’autres, et à suggérer de nouvelles manières pour les éviter et les traiter.
1 http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/oby.22210
2 Worldwide Definition of the Metabolic Syndrome, International Diabetes Federation (IDF)
3 Chang S-H, et al. JAMA Surg 2014;149:275–87
4 IDF diabetes atlas. 2015. Disponible sur : http://www.diabetesatlas.org [Dernière consultation le 6/10/2016]
5 Branca F, et al. The Challenge of Obesity in the WHO European Region and the Strategies for Response: Summary. 2007
6 Klein S, et al. Obesity (Silver Spring) 2011;19:581–7
7 West J, Dahlqvist Leinhard O, Romu T, et al. Feasibility of MR-based Body Composition Analysis in Large Scale Population Studies. PLoS ONE 2016;11(9)
8 Borga M, Thomas EL, Romu T, et al. Validation of a Fast Method for Quantification of Intra-abdominal and Subcutaneous Adipose Tissue for Large Scale Human Studies. NMR Biomed 2015;28(12):1747–53
9 OD Leinhard, A Johansson, J Rydell, et al. Quantitative Abdominal Fat Estimation Using MRI Pattern Recognition. In: Proceedings of the 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR) 08–11 Dec, 2008; Tampa, FL
10 Karlsson A, Rosander J, Romu T, et al. Automatic and Quantitative Assessment of Regional Muscle Volume by Multi-Atlas Segmentation Using Whole-Body Water-Fat MRI. JMRI 2015;41(6):1558–69
11 West J, Romu T, Thorell S, et al.. Precision of MRI-based body composition measurements of postmenopausal women. PLoS One 2018;13(2):e0192495
12 UK Biobank Data Showcase. Disponible sur : http://biobank.ctsu.ox.ac.uk/crystal/ [Dernière consultation le 16/11/2017]
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