En unité de soins intensifs, la plupart des patients ont perdu conscience et oscillent entre la vie et la mort.
Les médecins craignent avant tout le " point de non-retour ", cet état qui survient lorsque la maladie a été détectée trop tard et que tous leurs efforts restent vains. Car plus le diagnostic est précoce et pointu, plus les chances de survie sans séquelle majeure sont importantes.

Grâce à la biochimie, il est désormais possible d'affiner le diagnostic, mais aussi de pronostiquer l'évolution de la maladie.

L'institut Max Planck de Martinsried, en Bavière, a en effet mis au point une méthode dite " d'analyse de schémas de données ", qui a d'ores et déjà été testée au cours de plusieurs essais cliniques. Cette méthode permet de diagnostiquer et donc de traiter les maladies avant même leur apparition.

Pr. Günther VALET : L'analyse de schémas de données offre la possibilité de pronostiquer l'évolution de la maladie et de dépister les risques de complication. Pour la première fois, on peut donc combattre ces complications avant leur véritable apparition et prévenir ainsi d'éventuelles lésions irréversibles.

L'analyse de schémas de données repose sur un procédé biochimique permettant de déterminer les fonctions et les propriétés des cellules du sang.

Pr. Günther VALET : Les maladies sont provoquées par des altérations biochimiques des systèmes cellulaires et des organes. Partant de cette constatation, il se révèle fondamental - et très prometteur - de mesurer les propriétés biochimiques des cellules et de les analyser en vue d'un pronostic et d'un diagnostic moléculaire précis.

Le sepsis, une infection bactérienne grave, est l'une des complications les plus dangereuses et les plus craintes des médecins des unités de soins intensifs.
Pour avoir de bonnes chances de guérison, le sepsis doit être diagnostiqué à un stade très précoce.

Une étude menée avec la collaboration de médecins des unités de soins intensifs de Munich a fourni des résultats prometteurs.
En effet, sur un échantillon de 70 patients, l'évolution de la maladie a pu être diagnostiquée avec précision, mais aussi pronostiquée de manière exacte.

Dans l'analyse de schémas de données, il importe d'identifier très tôt les modifications biochimiques des cellules, parfois même dès les premières minutes de la mise en oeuvre du processus pathologique. Dans le cas du sepsis, 150 propriétés cellulaires ont été mesurées.

Pr. Günther VALET : Dans le cas d'un sepsis, nous mesurons les propriétés fonctionnelles de cellules qui sont liées, de manière assez directe, à la défense contre le processus septique. Dans la défense, les bactéries sont d'abord ingérées par une partie des globules blancs, puis détruites dans les cellules avant d'être totalement éliminées.
Mais comme les bactéries possèdent souvent des parois et, de manière générale, une structure très robuste qui oppose une résistance aux enzymes, c'est-à-dire aux catalyseurs destructeurs, aux biocatalyseurs de la cellule, ces cellules disposent d'un principe de production de radicaux oxydants très agressifs.

Plusieurs mesures concourent au pronostic de sepsis : celle de l'activité d'une enzyme protéolytique ou celle du pH de la cellule, par exemple.
L'ensemble des mesures effectuées sont regroupées dans une base de données contenant, dans le cas d'un sepsis, quelques 150 valeurs par patient. Un véritable raz-de-marée de données !

L'analyse proprement dite peut alors commencer :les données de chaque mesure sont converties en graphique, ici, celui des radicaux oxydants, par exemple.
La zone verte du graphique correspond aux données normales, ou saines. La zone jaune signale une production de radicaux trop faible, tandis que la rouge indique une production trop importante.
La zone verte est codifiée par un zéro, la rouge par un signe plus et la jaune par un signe moins.
Les 150 valeurs mesurées peuvent être ainsi réduites à une suite de zéros, de plus et de moins.

La deuxième étape, dite phase d'étude, commence alors.
On calcule tout d'abord la part de chaque propriété cellulaire dans le résultat global. Seules les propriétés les plus décisives seront retenues pour les étapes ultérieures de l'analyse.

Cette classification des propriétés permet de réduire le volume de données de 80 jusqu'à 95 %.
Ne sont finalement retenues que les quatre propriétés les plus essentielles.

L'état de santé des patients peut être ainsi codifié par une suite de quatre éléments - zéro, plus ou moins -, qui se substituent avantageusement aux 150 mesures de départ.

Le patient numéro sept présente un schéma idéal, caractéristique d'une parfaite santé, à savoir quatre zéros. Toutes ses fonctions cellulaires sont assurées normalement.

Le patient numéro 2, au contraire, est malade : son schéma ne présente aucun zéro. Ses fonctions cellulaires sont trop faibles ou trop importantes.

Le schéma caractéristique d'une pathologie et celui caractéristique de l'absence de maladie forment un double masque, auquel on peut comparer chaque nouveau patient.

Le nombre, mais aussi la position des zéros permet de déterminer, au final, si un patient donné présente ou non une maladie.

La phase d'étude permet de définir une matrice spécifique à une maladie donnée.
Le travail des cliniciens est ainsi réduit. Il leur suffit désormais de mesurer seulement quelques valeurs pour obtenir un résultat néanmoins précis.

Les essais cliniques réalisés à Munich ont permis de pronostiquer un sepsis avec un taux de probabilité de 97 %.

KELLERMANN : Pour nous, il est essentiel de détecter la maladie à un stade très précoce. Notre but est d'identifier très tôt les patients à risque afin de pouvoir mettre en oeuvre des mesures thérapeutiques ciblées à un stade précoce.

L'évolution de maladies a également été pronostiquée avec succès dans les domaines de la chirurgie cardiaque infantile, du traitement des cancers et de la médecine sportive. S'ils n'ont pu être pronostiqués, la leucémie, l'asthme juvénile et le SIDA ont néanmoins été diagnostiqués avec précision grâce à cette méthode.

Pr. Günther VALET : En recherche fondamentale, l'analyse de schémas de données permet également de découvrir des relations insoupçonnées, dans la mesure où elle permet d'analyser une multitude de données. On a ainsi pu constater, notamment dans le cas de lymphomes malins très circonscrits - c'est-à-dire de processus survenant dans les ganglions lymphatiques, par exemple - que même la moelle osseuse normale, qui est pourtant fort éloignée, présente des modifications moléculaires caractéristiques. Se pose alors la question très intéressante de savoir si la formation de lymphomes malins est éventuellement due à ces altérations ou, ce qui constitue une hypothèse plus classique, si elle survient en réaction à ces processus malins.

Une deuxième étude clinique est en cours à l'hôpital munichois de Schwabing. Les mesures effectuées pour procéder à l'analyse de schémas de données sont différentes de celles utilisées précédemment.

Jusqu'à présent, le calcul repose en effet sur l'analyse cellulaire. Or, peu d'unités de soins intensifs disposent de cet appareil, qu'on appelle un cytomètre de flux.

Il s'agit donc d'étudier si l'analyse de schémas de données fournit d'aussi bons résultats lorsqu'elle porte sur d'autres types de données cliniques.

KELLERMANN : Dans les soins intensifs, nous avons une masse très importante de données à traiter pour assurer le suivi quotidien des patients. L'analyse de schémas de données peut éventuellement nous aider - et c'est notre objectif - à affiner notre diagnostic et, ainsi, à améliorer la prise de décision concernant le traitement de ces patients gravement atteints.

D'ores et déjà, l'analyse de schémas de données permet de pronostiquer un sepsis deux à trois jours avant son apparition.

A l'avenir, il sera sans doute possible de pronostiquer n'importe quel type de complication. Pour les soins médicaux intensifs, cela constitue une véritable révolution.