Mise au point d’un nouvel outil diagnostique de l’obésité sarcopénique : relations avec la dysfonction du tissu adipeux, l’insulinorésistance et la sévérité de l’atteinte hépatique

Development of a new diagnostic tool for sarcopenic obesity : associations with adipose tissue dysfunction, insulin resistance and severity of liver damage

• Auteur / Autrice : Vittoria Zambon Azevedo
• Direction : Vlad Ratziu, Jean-Michel Oppert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie intégrée
• Date : Soutenance le 04/07/2024
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Physiologie, Physiopathologie et Thérapeutique (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche des Cordeliers (Paris ; 2007-....)
• Jury : Président / Présidente : Christelle Guillet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Dario Coletti
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Claire Carette, Philippe Sogni

Mots clés

Mots clés contrôlés

Maladies cardiométaboliques

Diagnostic

Obésité

Sarcopénie

Mots clés libres

Obésité sarcopénique

Mise au point d'un outil diagnostique

Composition corporelle

Maladies cardiométaboliques

Sévérité de l'atteinte hépatique

Validation externe

Sarcopenic obesity

Diagnostic tool development

Body composition

Cardiometabolic diseases

Severity of liver damage

External validation

Résumé

L'obésité sarcopénique (OS) est une condition caractérisée par la coexistence de l'obésité et de la sarcopénie, c'est-à-dire une réduction de la masse et de la fonction musculaires. Diagnostiquer l'OS est très complexe en raison de l'absence de critères diagnostiques universellement acceptés, ce qui entraîne des diagnostics imprécis et une estimation hautement variable de sa prévalence. Face à ces limitations, l'objectif de cette thèse était de développer un outil de diagnostic empirique pour l'OS aidé d'intelligence artificielle, basé sur l'analyse de la composition corporelle. Nous avons élaboré l'AIM-SO score dans une population de sujets en surpoids/obésité puis nous l'avons testé dans deux autres populations, l'une de patients avec obésité sévère subissant une chirurgie bariatrique, l'autre dans la population générale de l'UK Biobank. Une étude longitudinale a également été menée, avec un suivi à un an chez les sujets ayant subi une chirurgie bariatrique. Nous avons étudié les corrélations cliniques, en particulier cardiométaboliques et hépatiques, notamment histologiques per-opératoires, dans la cohorte bariatrique. La prévalence d'OS a été très proche entre ces trois cohortes. L'OS diagnostiquée par l'AIM-SO score était associée à de multiples comorbidités cardiométaboliques, ainsi qu'à une forme plus sévère d'atteinte inflammatoire et fibrosante du foie. Malgré la perte de poids, le bénéfice métabolique (rémission des comorbidités) après chirurgie bariatrique était moindre chez les patients ayant une OS. Des analyses préliminaires de la cohorte UK Biobank ont montré une association significative entre l'OS diagnostiquée par l'AIM-SO score et des paramètres de fonctionnalité musculaire, en particulier la force musculaire. Nous proposons ce nouvel outil diagnostique pour standardiser le diagnostic d'OS et identifier des patients en situation d'obésité avec sarcopénie dont le phénotype cardiométabolique et hépatique est plus sévère. Le diagnostic d'OS pourrait également renseigner le bénéfice attendu des différentes interventions à visée de réduction pondérale participant ainsi à une prise en charge médicale personnalisée.

Sarcopenic obesity (SO) is a condition characterized by the coexistence of obesity and sarcopenia, the latter defined as a reduction in muscle mass and function. Diagnosing SO is highly complex due to the lack of universally accepted diagnostic criteria, leading to imprecise diagnoses and highly variable prevalence estimates. Given this scenario, this thesis aimed to develop an empirical diagnostic tool for SO using artificial intelligence, based on the analysis of body composition. We developed the AIM-SO score in a population of patients with overweight/obesity and tested it in two other populations: patients with severe obesity undergoing bariatric surgery (BS) and the general population of the UK Biobank. A longitudinal study with a one-year follow-up was conducted in subjects who underwent BS. We examined clinical correlations, particularly cardiometabolic and hepatic, including perioperative histological findings in the bariatric cohort. The prevalence of SO was similar across these three cohorts. SO diagnosed by the AIM-SO score was associated with multiple cardiometabolic comorbidities and more severe inflammatory and fibrosing liver damage. Despite weight loss, the metabolic benefit (remission of comorbidities) after BS was lower in patients with SO. Preliminary analyses of the UK Biobank cohort showed a significant association between SO diagnosed by the AIM-SO score and parameters of muscular functionality, particularly muscle strength. We propose this new diagnostic tool to standardize the SO diagnosis and identify patients with obesity and sarcopenia who exhibit more severe cardiometabolic and hepatic phenotype. Diagnosing SO could also inform the expected benefit of various weight loss interventions, thus contributing to personalized medical management.