Un algorithme pour l’identification des phénotypes de BPCO en pratique clinique quotidienne

Introduction Les analyses en clusters ont identifie un certain nombre de phenotypes cliniques chez les patients atteints de BPCO mais leurs resultats sont difficiles a utiliser en pratique clinique quotidienne. Notre objectif etait de developper un algorithme utilisable en pratique clinique pour classer individuellement les patients dans les phenotypes. Methodes Les donnees cliniques de 2409 patients atteints de BPCO recrutes dans 3 cohortes francaises et belges ont ete analysees a l’aide d’une analyse en cluster pour donnees mixtes, et les phenotypes identifies ont ete valides en utilisant la mortalite toutes causes confondues a 3 ans. Un arbre decisionnel simple permettant de classer les patients dans les phenotypes a ete construit par une analyse de type classification and regression trees (CART). Cet arbre decisionnel a ete teste dans une cohorte independante de 3651 patients atteints de BPCO issus de l’initiative 3CIA, un regroupement international de cohortes. Resultats L’analyse en cluster a permis l’identification de 5 phenotypes qui ont ete valides du fait de differences dans la survie a 3 ans et l’âge de deces. Un arbre decisionnel comprenant les comorbidites cardiovasculaires et/ou le diabete, le VEMS, l’echelle mMRC, l’indice de masse corporelle et l’âge (mais pas les exacerbations) a permis la classification d’environ 80 % des patients dans le phenotype approprie. Cet arbre decisionnel a ete applique sur les patients issus de la cohorte 3CIA et a permis l’identification de patients ayant des caracteristiques cliniques et un pronostic different, permettant une validation externe. Conclusion Un algorithme simple, fonde sur des donnees facilement disponibles en pratique clinique quotidienne permet l’identification de phenotypes de BPCO. Cet algorithme pourrait servir de base a une nouvelle classification de la BPCO pour inclure les patients dans des essais therapeutiques ou pour analyser des cohortes observationnelles disposant de biomarqueurs (imagerie, marqueurs biologiques). Ces analyses ont ete financees a l’aide d’une subvention inconditionnelle de Boehringer Ingelheim France.