 | Voici un résumé en français des travaux : La modélisation pharmacocinétique (PK) permet de combiner la pharmacologie, la physiologie et les statistiques pour obtenir un modèle PK qui décrit mathématiquement le comportement d’un médicament dans le sang des patients. Grâce à un modèle PK, il est possible de dériver des paramètres PK clés comme la clairance ou le volume de distribution du médicament. Un des avantages de la modélisation PK est qu’elle permet de quantifier la variabilité inter-individuelle observée dans une population, puis d’identifier des covariables clés expliquant cette variabilité dans l’optique de mieux déceler les différences entre les patients lors d’une étude clinique et de proposer des régimes posologiques optimisés. Ainsi, cette approche devient de plus en plus recommandée à l’échelle internationale pour améliorer l’efficacité et réduire la toxicité des médicaments en milieu hospitalier chez des populations plus vulnérables comme la pédiatrie, les patients sous thérapies de support rénal, ou encore les patients aux soins intensifs. Dans l’étude présentée dans cet article, nous avons développé un modèle PK spécifique à la pipéracilline, un antibiotique fréquemment administré aux soins intensifs, qui répond à une question précise : pourquoi les modèles PK de la pipéracilline prédisent généralement moins bien les concentrations des femmes que celles des hommes ? En effet, un nombre important de modèles ont été développés pour décrire la PK de la pipéracilline au sein de patients aux soins intensifs. Cela dit, des évaluations de ces modèles ont montré que la PK des femmes étaient généralement moins bien décrites par les modèles que celle des hommes. Ce manque de précision peut être relié à une faible proportion de femmes incluses dans les études cliniques, ou encore au niveau de l’identification des covariables. En effet, dans le premier scénario, presque toutes les études ayant développées un modèle PK pour la pipéracilline avaient moins de femmes que d’hommes (généralement 30-40%). Dans le second scénario, les modèles utilisaient des covariables similaires pour les hommes et les femmes sans vérifier si ces covariables performaient différemment chez les hommes que chez les femmes.
Ainsi, dans cet article, nous proposons une approche qui intègre la notion de sexe dès la première étape du développement du modèle et qui permet de mieux prendre en compte le déséquilibre hommes-femmes dans une étude de modélisation PK. Ceci permet de vérifier l’impact du sexe dans le choix des covariables pour identifier la bonne covariable tant pour les hommes que pour les femmes, et d’améliorer les prédictions des concentrations des femmes sans impacter négativement les prédictions pour les hommes. Il s’agit du premier modèle qui propose ce genre d’approche pour la pipéracilline aux soins intensifs, et du premier modèle proposant des régimes posologiques différents entre les hommes et les femmes pour cet antibiotique. |
