Les équipes du Service de Néphrologie-transplantation rénale adultes de l’hôpital Necker – Enfants malades AP-HP, d’Université Paris Cité et de l’Inserm1, coordonnées par le Pr Alexandre Loupy et le Dr Marc Raynaud, ont démontré qu’une nouvelle équation de fonction rénale2 sans paramètre ethnique, pourrait significativement améliorer le suivi et la gestion des patients transplantés du rein. Ces travaux ont fait l’objet d’une publication le 31 mai 2023 dans la revue BMJ.

La transplantation rénale est la meilleure option pour les personnes en insuffisance rénale terminale, en termes d’augmentation de l’espérance de vie et d’amélioration de la qualité de vie. Dans un contexte de pénurie d’organes, les échecs de greffes aggravent le nombre grandissant de personnes en insuffisance rénale.

 

Aucune équation de fonction rénale n’a été spécifiquement développée pour les patients transplantés alors que cela pourrait permettre une prise de décision clinique optimale et ainsi la possibilité de mieux lutter contre l’échec de greffe.

 

Les équations actuelles de fonction rénale ont été développées sur des reins natifs3, ce qui a été critiqué4, car les receveurs de reins ont des facteurs spécifiques affectant leurs fonctions rénales, incluant les traitements immunosuppresseurs et les comorbidités liées à la transplantation.

 

L’équipe de recherche a cherché à créer une nouvelle équation de fonction rénale4 qui pourrait significativement améliorer le suivi et la gestion des patients transplantés du rein.

Plus de 15 000 patients ont été inclus dans la plus grande cohorte mondiale de patients transplantés, pour un total de 50 000 mesures de fonction rénale.

 

La nouvelle équation prend en compte l’âge, le sexe et la créatinine des receveurs. Les chercheurs ont montré que cette nouvelle équation était plus performante que les équations actuelles, quels que soient les centres, les pays, et les sous-populations de receveurs de rein.

 

« Les receveurs de rein ne partagent pas les mêmes caractéristiques que les patients avec des maladies rénales chroniques non transplantés » explique le Pr Alexandre Loupy, du Service de Néphrologie-transplantation rénale adultes à l’hôpital Necker – Enfants malades AP-HP, et directeur d’une équipe de recherche Inserm, Université Paris Cité. « Les équations actuelles de fonction rénale, développées chez les reins natifs, ne sont pas donc pas entièrement adaptées aux receveurs de reins, ce qui empêche d’avoir un suivi optimal après la greffe. »

 

« Nous souhaitions avoir une approche mathématique pour développer la meilleure équation de fonction rénale pour les transplantés du rein » explique le Dr Marc Raynaud, directeur scientifique au sein d’une équipe de recherche Inserm. « Nous avons ensuite validé extensivement cette nouvelle équation dans de nombreux centres de greffe français, italiens, danois, croates, néerlandais, australiens, américains, etc. Nous avons veillé à ce que cette équation soit applicable à n’importe quelle personne transplantée du rein dans le monde. »

 

Cette nouvelle équation de fonction rénale pourrait améliorer la prise de décisions cliniques pour les transplantés du rein. L’équipe de recherche est par conséquent actuellement en train de travailler avec les agences médicales afin de promouvoir cette équation.

 

Alors que la Food and Drug Administration et l’Agence Européenne des Médicaments sont actuellement en train de considérer le déclin de la fonction rénale comme un critère de jugement prédisant l’échec de greffe5, cette nouvelle équation pourrait être utilisée au sein d’essais cliniques comme critère de jugement afin d’accélérer la recherche et l’identification potentielle de nouveaux traitements.

 

[1] en collaboration avec les équipes du Paris Institute of Transplantation and Organ Regeneration
[2] formule permettant d’estimer la capacité du rein/greffon rénal à filtrer le sang
[3] rein qu’une personne possède depuis sa naissance, rein non transplanté.
[4] https://kidneyinternational-online.org/article/S0085-2538(23)00382-4/fulltext 
[5] https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31473020/

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