Diabetes and Tuberculosis: harmonization of population-based datasets

Pendant des décennies, le monde médical a souvent traité deux types de maladies très différents comme s'ils vivaient dans des pièces séparées. D'un côté se trouvent les maladies non transmissibles, des conditions chroniques comme le diabète qui se développent lentement au fil du temps, souvent liées au mode de vie et à la génétique. De l'autre, les maladies infectieuses comme la tuberculose, causées par des bactéries qui se propagent d'une personne à l'autre. Bien que les médecins et les chercheurs sachent depuis longtemps que ces deux conditions apparaissent fréquemment ensemble chez une même personne, l'étude de ces deux éléments en tant que paire a été étonnamment difficile. La plupart des grandes études de santé publique ont été conçues pour n'examiner qu'un seul côté de l'équation. Une enquête massive peut suivre des milliers de personnes pour comprendre les maladies cardiaques et le diabète, mais elle manque souvent des questions spécifiques nécessaires pour savoir qui a également été exposé à la tuberculose. Inversement, les études axées sur les maladies infectieuses pourraient ne pas disposer des données de santé approfondies et à long terme nécessaires pour comprendre comment le diabète joue un rôle. Cette séparation a laissé un vide dans notre compréhension de l'interaction entre ces deux conditions, rendant plus difficile la protection des personnes les plus vulnérables aux deux.

Une équipe de chercheurs de l'Université Emory a maintenant construit un pont au-dessus de ce fossé. Ils ne sont pas allés recruter des milliers de nouveaux volontaires ou lancer un tout nouveau essai médical. Au lieu de cela, ils ont adopté une approche différente : ils sont allés chercher les données qui existaient déjà. Ils ont trouvé quatre collections majeures et bien établies d'informations de santé aux États-Unis — certaines suivant les gens sur de nombreuses années, d'autres prenant des instantanés de la santé de la nation à des moments spécifiques. Ces ensembles de données ont été initialement créés pour étudier les maladies cardiaques, le métabolisme et la nutrition générale. Les chercheurs ont réalisé que s'ils pouvaient nettoyer et réorganiser soigneusement ces masses d'informations, ils pourraient extraire les détails spécifiques sur le diabète et la tuberculose qui se cachaient à la vue de tous. Leur objectif était de créer une ressource unique et utilisable que d'autres scientifiques pourraient utiliser pour étudier le lien entre ces deux maladies sans avoir à repartir de zéro.

L'équipe a travaillé avec quatre sources d'informations distinctes. Trois d'entre elles étaient des études basées sur la population, ce qui signifie qu'elles recueillaient des données auprès de groupes larges de personnes pour représenter le grand public. L'une était une étude de longue durée sur les jeunes adultes qui suit les participants depuis des décennies, une autre se concentrait spécifiquement sur les communautés hispaniques et latinos à travers plusieurs villes américaines, et la troisième était une enquête nationale sur la santé qui interroge et examine des personnes de partout dans le pays. La quatrième source était différente ; il s'agissait d'un vaste programme de recherche qui connecte directement les volontaires à leurs dossiers médicaux électroniques, permettant aux chercheurs de voir les dates et les détails réels des diagnostics tels qu'ils se produisaient dans les hôpitaux et les cliniques. Les chercheurs ont passé des mois à examiner les questionnaires et les codes médicaux de chacune de ces sources. Ils ont dû traduire différentes façons de poser des questions en un langage unique et cohérent. Par exemple, une étude peut demander si une personne a déjà été informée qu'elle souffre de diabète, tandis qu'une autre peut examiner un résultat de test sanguin. L'équipe a créé un ensemble de règles pour s'assurer que le « diabète » signifie la même chose dans chaque ensemble de données, et que la « tuberculose » est identifiée selon les mêmes critères, qu'il s'agisse d'une réponse autodéclarée ou d'un code provenant d'un dossier médical.

Une fois les données nettoyées et combinées, les résultats ont révélé le chevauchement caché entre les deux conditions. Dans les trois études de population, qui comprenaient des dizaines de milliers de personnes, les chercheurs ont identifié 116 individus uniques répondant aux critères de présence simultanée du diabète et de la tuberculose. Il ne s'agissait pas de simples chiffres aléatoires ; ils représentaient de vraies personnes issues de milieux, d'âges et de régions différents. Les données ont montré que dans certains groupes, comme l'étude à long terme des jeunes adultes, le nombre de personnes présentant les deux conditions augmentait avec l'âge des participants. Dans l'enquête nationale, qui capture un instantané du pays, les chercheurs ont trouvé des cas à la fois à la fin des années 1990 et à nouveau en 2011, montrant que cette cooccurrence n'est pas un phénomène nouveau, mais persistant. L'analyse a également fourni un regard détaillé sur l'identité de ces personnes, incluant leur âge, leur sexe et leur origine, offrant une image plus claire de la démographie affectée par ce double fardeau.

Le quatrième ensemble de données, tiré des dossiers médicaux électroniques, a offert un type d'aperçu différent car il pouvait suivre le moment exact des diagnostics. Ici, les chercheurs ont trouvé 484 individus uniques présentant les deux conditions. Ce nombre plus élevé leur a permis de voir la séquence des événements. Ils ont découvert que pour beaucoup de personnes, le diabète a été diagnostiqué avant la tuberculose, suggérant que la condition métabolique pourrait les avoir rendus plus sensibles à l'infection. Pour d'autres, l'ordre était inversé, la tuberculose apparaissant en premier. Il y avait également des cas où les deux diagnostics ont été enregistrés en même temps. Cette capacité à suivre la chronologie est cruciale car elle aide les scientifiques à comprendre quelle condition pourrait être le moteur de l'autre, ou si elles se produisent simplement ensemble en raison de facteurs de risque partagés. Les chercheurs ont noté que, bien que le nombre de personnes présentant les deux conditions dans les enquêtes de population soit relativement faible, le fait qu'ils aient pu les trouver dans des ensembles de données qui n'étaient pas initialement conçus pour cela est une réalisation significative.

Leur travail fait plus que fournir une liste de chiffres ; il fournit une boîte à outils pour l'avenir. Les chercheurs ont publié des guides détaillés et du code informatique expliquant exactement comment ils ont trouvé et organisé ces informations. Cela signifie que d'autres scientifiques n'auront pas à passer des années à chercher comment naviguer seuls dans ces bases de données complexes. Ils pourront utiliser ces outils pour poser de nouvelles questions, comme savoir si certains types de diabète entraînent un risque plus élevé de tuberculose, ou comment les résultats à long terme diffèrent pour les personnes présentant les deux conditions par rapport à celles n'en ayant qu'une seule. Les chercheurs reconnaissent que leur travail comporte des limites. Les ensembles de données qu'ils ont utilisés n'ont pas été construits à l'origine pour étudier la tuberculose, donc certains détails, comme la partie exacte du corps affectée par l'infection, sont manquants. Ils ont également noté que, puisque les données reposent sur des auto-déclarations ou des codes médicaux, certains cas pourraient avoir été manqués si les personnes ont oublié leur diagnostic ou si celui-ci n'a jamais été enregistré. Cependant, ils soutiennent que pour une maladie aussi grave que la tuberculose, il est peu probable que de nombreux cas soient passés totalement inaperçus dans les systèmes médicaux qu'ils ont examinés.

En rassemblant ces pièces disparates de données, l'équipe a démontré que les vastes ressources déjà disponibles pour l'étude des maladies chroniques peuvent être réutilisées pour relever les défis des maladies infectieuses. Ils ont montré que la barrière entre l'étude des maladies non transmissibles et des maladies infectieuses n'est pas un mur, mais une porte qui peut être ouverte avec la bonne clé. Cette nouvelle infrastructure permet aux chercheurs d'avancer sans attendre le lancement de nouvelles études coûteuses. Elle offre un moyen de tester rapidement des idées et de générer des preuves sur l'interaction entre le diabète et la tuberculose, menant potentiellement à de meilleures stratégies de prévention et de soins. L'objectif ultime est d'intégrer ces deux domaines d'étude, afin de s'assurer que les personnes souffrant de ces deux conditions soient comprises et traitées comme un tout, plutôt que comme deux problèmes distincts.