Le risque de maladie cardiaque chez les femmes passe inaperçu
La fibrillation auriculaire (FA) désigne un rythme cardiaque anormal caractérisé par des battements rapides et irréguliers. Elle est associée à un risque accru d’insuffisance cardiaque, d’accident vasculaire cérébral et de démence. Les experts prévoient qu’en raison du vieillissement de la population en Europe, la prévalence de la FA doublera d’ici 2050. L’incidence et la morbidité de la FA varient entre les hommes et les femmes, et ce tableau est compliqué par le fait que de nombreux patients sont asymptomatiques. Il y a quelques années, la cardiologue Renate Schnabel, du centre universitaire de cardiologie et de vascularisation de Hambourg, en Allemagne, et son équipe ont mis au point un algorithme de prédiction novateur permettant d’identifier les patients les plus exposés à la FA. S’appuyant sur une combinaison de facteurs tels que le sexe, l’âge, l’hypertension, l’indice de masse corporelle et les accidents cardiaques antérieurs, cet algorithme a été validé dans des cohortes de patients, mais sa précision s’est avérée sous-optimale. «Notre dernier projet, intitulé MMAF, visait à résoudre ce problème en identifiant des prédicteurs de risque supplémentaires», explique Renate Schnabel. L’équipe a bénéficié d’informations récemment disponibles, notamment de données sur la pathogenèse de la FA. Le projet MMAF, financé par le Conseil européen de la recherche (CER), s’est concentré sur les oreillettes, les chambres du cœur qui reçoivent le sang. L’équipe a pris en compte les différences électriques et structurelles liées au sexe et à l’âge, et a combiné toutes les informations disponibles dans des algorithmes d’apprentissage automatique plus modernes. «Nous disposions de données brutes d’électrocardiogrammes qui reflètent les changements électriques précoces des oreillettes cardiaques. Nous avions également accès à des informations d’imagerie non invasive provenant de données d’échocardiographie et d’IRM pour mieux caractériser les changements subcliniques des oreillettes. Enfin, nous avons utilisé les données omiques du sang et des tissus couvrant la génétique, l’expression des gènes, la protéomique, la métabolomique du tissu cardiaque et les biomarqueurs circulants pour identifier de nouvelles voies», explique Renate Schnabel.
Des résultats variables
Le projet a permis d’identifier des différences clés dans l’incidence et l’impact de la FA entre les hommes et les femmes. «Nous avons pu démontrer que les femmes présentent généralement une incidence et une prévalence de la FA ajustées à l’âge plus faibles que les hommes», ajoute Renate Schnabel. «Cependant, étant donné la plus grande longévité des femmes, les chiffres absolus sont équivalents.» Les principaux facteurs de risque, quant à eux, dépendent du sexe. Les femmes présentent une prévalence plus élevée d’hypertension et de cardiopathie valvulaire, et une prévalence plus faible de maladie coronarienne par rapport aux hommes. Un indice de masse corporelle plus élevé et l’obésité entraînent un risque plus important de FA chez les hommes et, en ce qui concerne les symptômes, les femmes sont plus susceptibles de présenter des manifestations atypiques tels que la faiblesse et la fatigue. La durée des symptômes est plus longue chez les femmes que chez les hommes. Les femmes font également état d’une moins bonne qualité de vie, de dépressions plus fréquentes et d’un risque plus élevé d’AVC, d’infarctus du myocarde et de mortalité liés à la FA. «C’est pourquoi tous les modèles de prédiction du risque devaient intégrer le sexe comme variable centrale», explique Renate Schnabel. Le projet est maintenant terminé, mais les résultats sont encore validés dans le cadre du projet AFFECT-EU financé par l’UE. Un consortium de 26 partenaires élabore actuellement une stratégie de dépistage de la fibrillation auriculaire basée sur le risque, en utilisant des applications numériques pour la surveillance du rythme, afin de réduire la charge des accidents vasculaires cérébraux et des autres comorbidités liées à la fibrillation auriculaire dans une Europe vieillissante. Renate Schnabel et son équipe prévoient également de soumettre une demande de subvention de validation de concept auprès du CER afin d’évaluer la mise en œuvre et l’adoption de leur nouvel algorithme de prédiction du risque et de guider les efforts de dépistage. L’algorithme, dont la précision s’avère supérieure à celle de l’algorithme précédent, a déjà été mis en œuvre dans un logiciel de routine utilisé par les médecins généralistes, les médecins-internes et les neurologues.
Mots‑clés
MMAF, fibrillation auriculaire, prédiction, algorithme, femmes, maladies cardiaques
