La population des sujets ayant une intolérance au glucose isolée, uniquement détectable par un test d’HGPO et qui sont à risque de diabète ou de complication sévère, sont souvent méconnus dans les évaluations à grande échelle. Cela représente pourtant 7.5 % des adultes, cette prévalence augmentant chez les sujets plus âgés et dans des groupes ethniques spécifiques comme en Asie du Sud-Est. Or, seul un test d’HGPO (difficile à réaliser en pratique de masse) permet d’identifier une proportion importante (28 à 86 %) de ces patients ayant une intolérance au glucose. De petites études preuves de concept dans des cohortes de sujets à haut risque ont montré la valeur d’un profilage moléculaire conduisant à une identification précoce d’anomalies dans des voies de synthèse qui sont régulées de manière différente selon que les sujets ont ou non une résistance à l’insuline et qui permettraient une certaine prédiction des troubles de la tolérance au glucose chez ce type de patients. Le profilage profond du protéome plasmatique à l’échelle des populations est devenu possible. Une équipe anglaise a donc appliqué l’intelligence artificielle au profil protéomique d’un échantillon sanguin prélevé à jeun chez 11 546 participants de l’étude FENLAND afin de tester s’il était possible de discriminer une intolérance au glucose isolée définie par l’HGPO de référence. La performance de discrimination est améliorée de manière significative en ajoutant seulement 3 protéines (RTN4R, CBPM et GHR) au meilleur modèle clinique (donnant une aire sous la courbe ROC de 0.80 ; IC 95 % = 0.79 à 0.86 ; p = 0.004), ce qu’ils ont validé dans une cohorte externe. Une augmentation de la concentration plasmatique de ces protéines candidates était associée à une augmentation du risque d’un diabète de type 2 ultérieur dans une cohorte indépendante et elles étaient également augmentées chez les sujets susceptibles génétiquement de développer une altération de l’homéostasie glucidique et un diabète de type 2. Ainsi, l’évaluation d’un petit nombre de protéines pourrait permettre d’identifier les sujets qui risquent d’être manqués par les stratégies diagnostiques habituelles de dépistage du diabète de type 2 mais qui sont en fait à risque élevé de diabète de type 2 et de ses complications.
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