Prédiction du pronostic des patients atteints de muscoviscidose

La mucoviscidose est à ce jour une maladie malheureusement incurable. Malgré les nombreux progrès réalisés dans la recherche à ce sujet, il reste indispensable d’avoir davantage une meilleure connaissance de la maladie afin de proposer des traitements encore plus adaptés aux patients. La majorité des traitements actuels visent principalement à réduire les symptômes de la maladie sans toutefois la guérir. A ce jour, la transplantation pulmonaire reste le moyen le plus adéquat pour améliorer la qualité de vie et prolonger la vie des patients dont l’état respiratoire s’est considérablement dégradé. Cependant les critères d’identification des patients éligibles à la transplantation pulmonaire sont assez variés. Il est donc nécessaire de fournir aux cliniciens des outils d’aide à la décision pour mieux identifier les patients nécessitant une transplantation pulmonaire. Pour ce faire, il est indispensable de connaitre d’une part, les facteurs pronostics de transplantation pulmonaire et d’autre part, de savoir convenablement pronostiquer la survenue de cet événement chez les sujets atteints de mucoviscidose. L’objectif de ce travail de thèse est de développer des outils pronostiques utiles à l’évaluation des choix thérapeutiques liés à la transplantation pulmonaire. Dans la première partie de ce travail, nous avons réévalué les facteurs pronostiques de la transplantation pulmonaire ou du décès chez les adultes atteints de mucoviscidose. Suite aux progrès thérapeutiques qui ont conduit à l’amélioration du pronostic au cours des dernières années, ce travail a permis d’identifier des facteurs pronostiques en adéquation avec l’état actuel de la recherche. Un deuxième travail a consisté à développer un modèle conjoint à classes latentes fournissant des prédictions dynamiques pour la transplantation pulmonaire ou le décès. Ce modèle a permis d’identifier trois profils d’évolution de la maladie et également d’actualiser le risque de survenue de la transplantation pulmonaire ou du décès à partir des données longitudinales du marqueur VEMS. Ces modèles pronostiques ont été développés à partir des données du registre français de la mucoviscidose et ont fourni de bonnes capacités prédictives en termes de discrimination et de calibration.