Résumé Parmi les 20 principaux facteurs de risque mondiaux pour les années de vie perdues en 2040, les prévisions de base identifient trois risques métaboliques (hypertension artérielle, IMC élevé et glycémie plasmatique à jeun élevée) comme principales variables de risque. Sur la base de ces facteurs de risque et d’autres, le concept de santé métabolique suscite beaucoup d’attention dans la communauté scientifique. Il se concentre sur l’agrégation de facteurs de risque importants, permettant l’identification de sous-phénotypes, tels que les personnes de poids normal métaboliquement malsaines ou les personnes obèses métaboliquement saines, qui diffèrent considérablement dans leur risque de maladies cardiométaboliques. Depuis 2018, des études utilisant l’anthropométrie, les caractéristiques métaboliques et la génétique dans le cadre de l’analyse groupée ont proposé de nouveaux sous-phénotypes métaboliques chez les patients à haut risque (par exemple ceux atteints de diabète). Le point crucial est maintenant de savoir si ces stratégies de sous-phénotypage sont supérieures aux méthodes établies de stratification du risque cardiométabolique en ce qui concerne la prédiction, la prévention et le traitement des maladies cardiométaboliques. Dans cette revue, nous abordons attentivement ce point et concluons, premièrement, en ce qui concerne la stratification du risque cardiométabolique, dans la population générale, que le concept de santé métabolique et les approches groupées ne sont pas supérieurs aux modèles de prédiction du risque. établi. Cependant, les deux approches de sous-phénotypage pourraient être informatives pour améliorer la prédiction du risque cardiométabolique dans des sous-groupes d’individus, tels que ceux appartenant à différentes catégories d’IMC ou les personnes atteintes de diabète. Deuxièmement, l’applicabilité des concepts par les médecins traitants et la communication du risque cardiométabolique aux patients sont plus faciles grâce au concept de santé métabolique. Enfin, les approches visant à identifier des groupes à risque cardiométabolique particuliers ont fourni des preuves selon lesquelles elles pourraient être utilisées pour attribuer des individus à des groupes à risque physiopathologique spécifiques, mais il reste à déterminer si cette attribution est utile pour la prévention et le traitement. |
Les personnes maigres et en mauvaise santé métabolique présentent un risque plus élevé de maladie cardiovasculaire (MCV) que le risque observé chez les personnes obèses et en bonne santé métabolique. Les nouvelles analyses groupées ont également identifié une grande hétérogénéité dans le risque de diabète de type 2 et de maladies cardiovasculaires et dans leur réponse au traitement .
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Les personnes maigres et en mauvaise santé métabolique présentent un risque plus élevé de maladie cardiovasculaire (MCV) que le risque observé chez les personnes obèses et en bonne santé métabolique. Récemment, de nouvelles analyses groupées (regroupement informatique de personnes) ont également identifié une grande hétérogénéité dans le risque de diabète de type 2 et de maladies cardiovasculaires et dans leur réponse au traitement. Ces résultats révèlent qu’il pourrait y avoir un énorme trésor, encore indétecté, à découvrir dans le domaine de la recherche cardiométabolique.
Dans un article de synthèse paru dans The Lancet Diabetes & Endocrinology , Norbert Stefan de Helmholtz Munich, du Centre allemand de recherche sur le diabète (DZD) et de l’Université de Tübingen, et Matthias B. Schulze de l’Institut allemand de nutrition humaine Potsdam-Rehbruecke et du DZD soulignez comment ces nouveaux concepts de stratification des risques peuvent aider à mieux mettre en œuvre la médecine de précision dans la pratique clinique.
Parmi les 20 principaux facteurs de risque mondiaux pour les années de vie perdues en 2040, les trois risques métaboliques ( hypertension artérielle, IMC élevé et glycémie plasmatique à jeun élevée ) seront les principales variables de risque. Sur la base de ces facteurs et d’autres facteurs de risque établis, tels qu’un faible taux de cholestérol HDL et un taux élevé de triglycérides, le concept de santé métabolique attire beaucoup d’attention dans la communauté scientifique. Il se concentre sur l’agrégation de facteurs de risque importants, permettant l’identification d’une santé métabolique altérée. À ce jour, dans la plupart des plus de 1 000 études traitant de ce sujet, les personnes sont considérées comme métaboliquement en bonne santé si elles présentent moins de 2 des facteurs de risque métaboliques suivants : hypertension artérielle, glycémie élevée, faible taux de cholestérol HDL et taux élevé de triglycérides, ou traitement médicamenteux. des traitements pour ces conditions sont présents . Ainsi, des sous-phénotypes ont été identifiés, tels que les individus de poids normal métaboliquement malsain (MUHNW) et les individus obèses métaboliquement sains (MHO), qui diffèrent grandement quant à leur risque de maladie cardiovasculaire.
Dans une méta-analyse, Matthias Schulze, Norbert Stefan et leurs collègues ont découvert que, par rapport aux personnes ayant un poids normal métaboliquement sain (MHNW), le risque de maladie cardiovasculaire augmente de 45 % chez les personnes atteintes de MHO et de 100 % chez les personnes atteintes de MUHNW. Dans leur présent article de synthèse, Norbert Stefan et Matthias Schulze résument non seulement les connaissances sur ces relations, mais soulignent également leur nouvelle définition de la santé métabolique . En tenant compte des facteurs de risque que sont l’hypertension, le diabète et un rapport taille/hanche élevé, ils ont découvert dans deux très grandes études (US National Health and Nutrition Examination Survey III et UK Biobank) que le risque de mortalité par maladie cardiovasculaire augmentait de 100. % chez les personnes atteintes de MUHNW, mais n’a pas augmenté chez les personnes atteintes de MHO. Matthias Schulze souligne que « ces données révèlent l’importance de considérer l’impact de la répartition de la graisse corporelle pour la définition de la santé métabolique ».
Norbert Stefan ajoute : « Les nouveaux groupes à risque cardiométabolique aident-ils également à identifier des sous-groupes de personnes présentant un risque différent de maladies cardiométaboliques ? Pour répondre à cette question, les auteurs du présent article de synthèse discutent des résultats des approches de réduction de dimensionnalité des données les plus importantes qui peuvent être résumées sous le terme « analyse de cluster ».
Ces études ont été principalement menées chez des patients diabétiques ou chez des personnes à risque de diabète de type 2. Les approches de groupe s’appuient également sur des variables cliniques couramment disponibles, mais peuvent inclure des données plus complexes, telles que la génétique. Parmi les sous-groupes issus de ces analyses groupées figurent des personnes présentant principalement une faible sécrétion d’insuline, une résistance à l’insuline, une stéatose hépatique, une obésité viscérale, un diabète léger lié à l’âge, un diabète léger lié à l’obésité ou d’autres phénotypes supplémentaires. complexe.
Norbert Stefan et Matthias Schulze concluent : « En ce qui concerne la stratification du risque cardiométabolique, ni le concept de santé métabolique ni les approches de groupe ne sont considérés comme supérieurs aux modèles de prévision des risques établis. Cependant, les deux approches peuvent être informatives pour mieux prédire le risque cardiométabolique dans des sous-groupes, tels que les individus appartenant à différentes catégories d’IMC ou les personnes atteintes de diabète de type 2.’ Elles soulignent également que l’applicabilité des concepts par les médecins traitants et la communication du risque cardiométabolique avec les patients peut être plus facile pour le concept de santé métabolique. Les auteurs notent ensuite qu’être métaboliquement sain ou malsain , ou être affecté à un groupe à risque cardiométabolique spécifique, sera dans la plupart des cas une affectation transitoire . En outre, ils concluent que les approches visant à identifier les groupes à risque cardiométabolique ont fourni la preuve qu’elles pourraient être utilisées pour attribuer des individus à des groupes à risque physiopathologique spécifiques. La mesure dans laquelle cette mission pourrait améliorer l’évaluation des risques et la réponse au traitement reste à étudier attentivement.
