ARteMis

6 août
3 min de lecture

Le projet ARteMis (Advanced Risk stratification and prediction using Multi-omics for maternal and newborn health) a pour ambition de prédire plus finement le risque d’accouchement prématuré chez les femmes hospitalisées pour menace d’accouchement prématuré.

Contexte et objectifs

La menace d'accouchement prématuré (MAP) constitue la première cause d'hospitalisation de la femme enceinte en France. Environ 7% des naissances en France surviennent lors d'accouchements prématurés (AP), ce qui représente une cause majeure de morbi-mortalité infantile.

Les trajectoires de MAP étant multifactorielles, une approche intégrative est nécessaire pour affiner l’évaluation du risque et guider des stratégies de prévention ciblées. Différents facteurs peuvent en effet influencer les trajectoires de MAP :

Les facteurs de risques individuels : antécédents médicaux (fausses couches, pathologies maternelles...), nutritions et habitudes de vie, santé mentale (stress, anxiété...)
Les facteurs d'exposition : environnement extérieur (pollution de l'air, ilots de chaleur...), conditions de logement (humidité, ventilation, température...)
Les déterminants socio-économiques de la santé : conditions de travail (port de charges, horaires décalés...), accès aux soins

Le microbiome vaginal (MV) constitue un levier encore sous exploité dans la prévention des complications de la grossesse et pouvant être intégré dans une évaluation plus large du risque obstétrical. des travaux menés en population générale ont mis en évidence que la composition du MV pouvait être largement influencée par des variables intra- et extra-individuelles, telles que l’IMC, l’âge ou encore les habitudes alimentaires.

Un constat majeur émerge : malgré l’identification de nombreux déterminants individuellement associés à la prématurité, leur intégration commune dans des modèles prédictifs n’a jamais été entreprise. Une approche intégrative, combinant des données cliniques (incluant la santé mentale), biologiques, environnementales, comportementales, socio-démographiques devient nécessaire afin d’identifier précocement les trajectoires à haut risque d’AP.

L’objectif principal est de développer un modèle multidimensionnel d’évaluation du risque d’AP chez les femmes enceintes hospitalisées pour une MAP.

Les objectifs secondaires liés à cette demande de financement sont multiples :

Evaluer l’effet combiné et les interactions potentielles entre les différents déterminants considérés associés au risque d’AP.
Analyser l’influence de l’environnement sur la grossesse en intégrant des données spécifiques à la Normandie.
Identifier des biomarqueurs métabolomiques sanguins et des signatures microbiennes au niveau vaginal associés au risque d’AP, et évaluer leurs performances combinée dans la stratification du risque.
Affiner les données épidémiologiques sur les complications de la grossesse, en particulier les infections urogénitales, en documentant leur fréquence et leur lien avec les issues périnatales.

Ce projet place la MAP comme point d’entrée pour apporter une preuve de concept d’une approche intégrative dans la prédiction du risque d’AP. Il permettra d’offrir des retombées concrètes : réduction du nombre de journées d’hospitalisation maternelle, ou encore optimisation des transferts vers les structures adaptées. Il répond de plus à un enjeu national majeur : améliorer la santé périnatale et réduire l’incidence de la prématurité en France.

Description du projet

La phase pilote de ce projet reposera sur une étude longitudinale, prospective et non interventionnelle.

Pour cela, une cohorte de femmes enceintes, hospitalisées au CHU de Rouen et au CH du Belvédère pour MAP ou pour un accouchement (prématuré ou non), sera constituée, en intégrant l’ensemble des données médicales, biologiques, environnementales, etc. soit environ 400 femmes enceintes hospitalisées pour MAP sur une période de 12 mois. L’ensemble des prélèvements biologiques seront conservés dans une bio-banque associée au projet.

Les données clinico-biologiques seront récoltées via l’entrepôt de données de santé du CHU de Rouen (EDSan) ou la consultation des dossiers médicaux du CH du Belvédère (antécédents médicaux, complications lors d'hospitalisation, traitement en cours...).

Par ailleurs, d'autres données non disponibles au CHU de Rouen seront récoltées :

Données d’exposition, comportementales, socio-démographiques et géographiques
Données issues de prélèvements biologiques

Participeront à ce projet le laboratoire DYNAMICURE-pilote (CHU de Rouen & UMR INSERM 1311), l'Institut des Transitions T.URN (Université de Rouen) et le CHU de Rouen, les CH du Belvédère et du Rouvray.