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Nicholas Leeper et ses collègues se sont fondés sur la UK Biobank afin d'identifier des facteurs de risque de varices parmi 493 519 personnes. L'originalité de leur travail tient au fait qu'ils ont eu recours à un modèle d'apprentissage automatique, une forme d'intelligence artificielle, combinée à des méthodes épidémiologiques.À partir des informations concernant une partie des individus souffrant de varices et en incluant 2 716 prédicteurs environnementaux et cliniques de ce phénomène, la machine a construit un modèle prédictif d'apparition des varices puis l'a testé et validé. Plusieurs facteurs de risque bien connus d'apparition des varices - âge, sexe, obésité, grossesse, antécédents de thrombose veineuse profonde - ont été confirmés et plusieurs nouveaux ont été identifiés dont la taille : plus on est grand, plus on est à risque. L'importance de ce critère inédit a été confirmée par une analyse statistique traditionnelle des données de la cohorte.En outre, les scientifiques ont mené une étude d'association à l'échelle génomique liée à la pathologie chez 337 536 personnes de descendance britannique blanche, dont 9 577 avaient une maladie veineuse. Ils ont ainsi découvert 30 nouveaux variants génétiques associés au trouble variqueux et une forte corrélation génétique entre la thrombose veineuse profonde et les varices.D'après les auteurs, leurs résultats suggèrent fortement que la taille serait une des causes de varices, pas seulement un facteur corrélé. Ils espèrent que leur étude débouchera sur de nouvelles stratégies thérapeutiques, afin de réduire le risque en amont.(référence : Circulation, 24 septembre 2018, DOI : 10.1161/CIRCULATIONAHA.118.035584)https://www.ahajournals.org/doi/abs/10.1161/CIRCULATIONAHA.118.035584