Scores prédictifs du carcinome hépatocellulaire chez les personnes atteintes d'hépatite B chronique : la contribution des comportements et des modes de vie

Predictive scores of hepatocellular carcinoma in people with chronic hepatitis B: the contribution of behaviors and lifestyles

• Auteur / Autrice : Clémence Ramier
• Direction : Patrizia Carrieri, Marc Bourliere
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Biologie-Santé - Spécialité Recherche Clinique et Santé Publique
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2022
• Etablissement(s) : Aix-Marseille
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole Doctorale Sciences de la Vie et de la Santé (Marseille)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : SESSTIM - Sciences Economiques & Sociales de la Santé et Traitement de l'Information Médicale
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : SESSTIM - E2 - SanteR.Com - Santé, Territoires et Recherche Communautaire

Mots clés

Mots clés libres

Hépatite B chronique

Facteurs de risque

Score prédictif

Migrants

Comportements

Afrique Sub-Saharienne

Chronic hepatitis B

Risk factors

Predictive score

Migrants

Behaviours

Sub-Saharian Africa

Résumé

Contexte : Le carcinome hépatocellulaire (CHC) était en 2020 le troisième cancer le plus meurtrier au monde. Presque exclusivement provoqués par une consommation d'alcool à risque pour la santé ou par une hépatite chronique, les personnes infectées par le virus de l'hépatite B (VHB) ont beaucoup plus de risque de développer un CHC au cours de leur vie. De nombreux scores prédictifs de CHC ciblant les personnes infectées par le VHB et sous traitement ont déjà été développés mais ils sont centrés sur des marqueurs biologiques et ne prennent pas en compte les comportements et modes de vie des populations cibles. En outre, tous ces scores ont été validés sur des populations issues de pays développés, omettant les populations africaines où la prévalence de CHC est élevée et les moyens de surveillance, diagnostic et traitement limités. Dans ce contexte, les objectifs de ce travail de thèse sont de (i) développer un score prédictif de CHC incorporant les comportements/modes de vie des patients infectés par le VHB, traités ou porteurs inactifs, (ii) valider ce score dans des populations cibles (co-infectés VIH, VHC, personnes migrantes), (iii) valider ce score dans un environnement à faibles ressources (pays du Sud – cohorte SEN-B au Sénégal). Méthodes : Nous utiliserons les données de trois cohortes : la cohorte française HEPATHER, la cohorte néerlandaise ATHENA et la cohorte suisse sur la population sénégalaise SEN-B. Le score prédictif de CHC sera construit d'une part à l'aide d'un modèle de Cox à risques proportionnels et d'autre part à l'aide d'algorithmes de classification supervisée (Deep learning). Les différentes méthodes seront comparées afin d'identifier le score le plus performant, en termes de sensibilité et spécificité de la prédiction. La performance de ces scores sera ensuite confrontée à celle des autres scores existants dans la littérature. Les résultats obtenus seront valorisés par la publication d'articles et la participation à des conférences. Résultats attendus : L'identification d'un score valide et simple d'utilisation dans les contextes endémiques à faibles ressources où les outils de dépistage de CHC sont généralement absents, permettrait d'identifier précocement les patients à risque de CHC, de mieux les suivre et les traiter et éviter ou retarder les cas incident de CHC. L'utilisation de ce score a le potentiel de réduire le taux de mortalité lié au CHC des patients infectés par le VHB chronique dans des zones endémiques.

Background : Hepatocellular carcinoma (HCC) was the third most deadly cancer worldwide in 2020. Almost exclusively caused by unhealthy alcohol use or chronic hepatitis, people infected with hepatitis B virus (HBV) have a significantly increased risk of developing HCC during their lifetime. Some predictive scores for HCC targeting HBV-infected individuals on treatment have already been developed, but they focus on biological markers and do not take into account the behaviors and lifestyles of the populations. Moreover, all these scores have been validated on populations from developed countries, omitting African populations where the prevalence of HCC is high and the ways of surveillance, diagnosis and treatment are limited. In this context, the objectives of this thesis work are (i) to develop a predictive score of HCC incorporating behaviors/lifestyles of HBV-infected patients, treated or inactive carriers, (ii) to validate this score in key populations (HIV, HCV co-infected, migrants), (iii) to validate this score in a low-resource environment (Southern countries - SEN-B cohort in Senegal) Methods: We will use data from three cohorts: the French HEPATHER cohort, the Dutch ATHENA cohort and the Swiss SEN-B cohort in Senegal. The HCC predictive score will be constructed using a Cox proportional hazards model on the one hand and supervised classification algorithms (Deep learning) on the other. The different methods will be compared in order to identify the best performing score, in terms of sensitivity and specificity of prediction. The performance of these scores will then be compared with that of other existing scores in the literature. The results obtained will be promoted through the publication of articles and participation in conferences. Expected results: The identification of a valid and easy-to-use score in low-resource endemic settings where HCC screening tools are generally absent, would allow early identification of patients at risk of HCC, better follow-up and treatment, and avoid or delay incident cases of HCC. The use of this score has the potential to reduce HCC-related mortality in chronic HBV-infected patients in endemic areas.