Second-generation antipsychotics (SGAs) have become the first-line antipsychotic treatment for psychotic disorders due to their better overall tolerance compared to classical antipsychotics. However, metabolic side effects such as weight gain are frequently described during treatment with SGAs and/or other psychotropic drugs including some antidepressants and mood stabilizers, which may also result in poor adherence to treatment. The aim of this work was to investigate different methods to predict common side effects, in particular weight gain during treatment with weight gain inducing psychotropic drugs. Firstly, clinical data were used to determine the potential predictive power of a one month weight gain on weight increase after three and 12 months of treatment (n=351 patients). A fast and strong weight gain of >5% after a period of one month (>5%WG) was found to be the best predictor for an important weight gain at three (>15%) and 12 months (>20%). Similar analyses in an independent cohort of psychiatric adolescents (n=42), showed that a comparable >4% weight gain at one month is the best predictor for an important weight gain at three months (>15%). Secondly, we aimed to determine whether an extensive analysis of genes could be used, in addition to clinical factors, to predict patients at risk for >5%WG or for type 2 diabetes (T2D). Adding genetic markers to clinical variables to predict >5%WG increased significantly the area under the curve (AUC) of the analysis (AUCfinai:0.92, AUCdmicai:0.75, pcO.OOOl, n=248). Conversely, genetic risk scores were found to be associated with T2D (OR: 2.5, p=0.03, n=285) but without a significant increase of AUC'when compared to the prediction based to clinical factors alone. Finally, therapeutic drug monitoring was used to predict extrapyramidal symptoms during risperidone treatment (n=150). Active moiety (sum of risperidone and of its active metabolite 9- hydroxyrisperidone plasma concentrations) of >40 ng/ml should be targeted only in case of insufficient response. These results highlight different approaches for personalizing psychotropic treatments in order to reduce related side effects. Further research is needed, in particular on the identification of genetic markers, to improve the implementation of these results into clinical practice.
Résumé
Les antipsychotiques atypiques (APA) sont devenus le traitement antipsychotique de première intention pour le traitement des psychoses, grâce à un profil d'effets secondaires plus favorables comparé aux antipsychotiques typiques. Néanmoins, d'autres effets indésirables d'ordre métabolique (ex. prise pondérale) sont observés sous APA, stabilisateurs de l'humeur et/ou certains antidépresseurs, pouvant aussi limiter l'adhérence au traitement. L'objectif de ce travail est d'explorer différentes méthodes permettant de prédire des effets secondaires courants, en particulier la prise de poids durant un traitement avec des psychotropes pouvant induire un tel effet. Dans une première partie, des données cliniques ont été évaluées pour leurs potentiels prédictifs d'une prise de poids à un mois sur une prise de poids à trois et 12 mois de traitement (n=351 patients). Une prise de poids rapide et forte >5% à un mois (PP>5%) s'est avérée être le meilleur prédicteur pour une prise pondérale importante à trois (>15%) et 12 (>20%) mois de traitement. Des analyses similaires dans une cohorte pédiatrique (n=42) ont indiqué une prise de poids >4% à un mois comme le meilleur prédicteur pour une prise pondérale importante (>15%) à trois mois de traitement. Dans une deuxième partie, des marqueurs génétiques, en complément aux données cliniques, ont été analysés pour leur contribution potentielle à la prédiction d'une PP>5% et au dépistage du diabète de type 2 (DT2). L'ajout de variants génétiques aux données cliniques afin de prédire une PP>5% a augmenté significativement l'aire sous la courbe (ASC) de l'analyse (ASCflnai:0.92, ASCC|inique:0.75, p<0.0001, n=248). Concernant le DT2, un score génétique est associé au DT2 (OR: 2.5, p=0.03, n=285), néanmoins aucune augmentation significative de l'ASC n'a été observée par rapport à l'analyse avec les données cliniques seules. Finalement, des mesures de concentrations plasmatiques de médicaments ont été utilisées pour prédire la survenue de symptômes extrapyramidaux sous rispéridone (n=150). Cette analyse nous a permis d'établir qu'une concentration plasmatique de rispéridone associée à son métabolite actif >40 ng/ml ne devrait être recherchée qu'en cas de réponse clinique insuffisante. Ces différents résultats soulignent différentes approches pour personnaliser la prescription de psychotropes afin de réduire la survenue d'effets secondaires. Des études supplémentaires sont néanmoins nécessaires, en particulier sur l'identification de marqueurs génétiques, afin d'améliorer l'implémentation de ces résultats en pratique clinique.
Résumé large publique
Les antipsychotiques atypiques et autres traitements psychotropes sont couramment utilisés pour traiter les symptômes liés à la schizophrénie et aux troubles de l'humeur. Comme pour tout médicament, des effets secondaires sont observés. L'objectif de ce travail est d'explorer différentes méthodes qui permettraient de prédire la survenue de certains effets indésirables, en particulier une prise de poids et la survenue d'un diabète. Dans une première partie, nous avons évalué l'effet d'une prise de poids précoce sur une prise de poids au long terme sous traitement psychotrope. Les analyses ont mis en évidence dans une population psychiatrique qu'une prise de poids à un mois >5% par rapport au poids initial permettait de prédire une prise pondérale importante après trois (>15%) et 12 (>20%) mois de traitement. Un résultat semblable a. été observé dans un autre groupe de patients exclusivement pédiatriques. Dans une deuxième partie, nous avons évalué la contribution potentielle de marqueurs génétiques à la prédiction d'une prise pondérale de >5% après un mois de traitement ainsi que dans la survenue d'un diabète de type 2. Pour la prise de poids, la combinaison des données génétiques aux données cliniques a permis d'augmenter de 17% la précision de la prédiction, en passant de 70% à 87%. Concernant la survenue d'un diabète, les données génétiques n'ont pas amélioré la prédiction. Finalement, nous avons analysé la relation possible entre les concentrations sanguines d'un antipsychotique atypique couramment utilisé, la rispéridone, et la survenue d'effets secondaires (ici les tremblements). Il est ressorti de cette étude qu'une concentration plasmatique du médicament supérieure à 40 ng/ml ne devrait être dépassée qu'en cas de réponse thérapeutique insuffisante, au risque de voir augmenter la survenue d'effets secondaires du type tremblements. Ces résultats démontrent la possibilité de prédire avec une bonne précision la survenue de certains effets secondaires. Cependant, en particulier dans le domaine de la génétique, d'autres études sont nécessaires afin de confirmer les résultats obtenus dans nos analyses. Une fois cette étape franchie, il serait possible d'utiliser ces outils dans la pratique clinique. A terme, cela pourrait permettre au prescripteur de sélectionner les traitements les mieux adaptés aux profils spécifiques de chaque patient.