ETUDE COLLABORATIVE SUR L’AUTISME DE L’ENFANT : GROUPES CLINIQUES HOMOGENES : FACTEURS DE RISQUE PRE, PERINATALS ET POSTNATAUX ET FACTEURS DE SUSCEPTIBILITE GENETIQUE. I. RESUME DE LA RECHERCHE Il s’agit d’une recherche concernant les enfants porteurs d’une symptomatologie autistique nés de 1985 à 1998 et résidant dans les départements de l’Isère, la Savoie et la Haute-Savoie. Cette recherche est coordonnée par le RHEOP (Registre des Handicap de l’enfant et Observatoire Périnatal) et effectuée en collaboration avec l’unité de génétique en psychiatrie INSERM U513 et le CADIPA (Centre Alpin de DIagnostic de l’Autisme). L’objectif principal de cette étude est l’identification et l’étude conjointe des facteurs de risque pré, périnatals et postnataux et des facteurs de vulnérabilité génétique au sein de groupes cliniques homogènes préalablement correctement identifiés dans une population d’enfants autistes. Les cas observés seront tous issus d’une base géographique (Savoie, Haute-Savoie, Isère), ce qui minimise le biais de sélection de la population étudiée. Les facteurs de risque étudiés sont par exemple des facteurs organiques comme la prématurité, l’hémorragie pendant la grossesse, l’infection foeto-maternelle, l’histoire obstétricale. Ces facteurs de risque sont recueillis à partir des dossiers des maternités publiques ou privées. Il s’agit également de facteurs environnementaux tels que l’hospitalisation ou le séjour institutionnel prolongé ou répétitif de l’enfant, l’évaluation des stress maternels pendant la grossesse. Ces derniers facteurs seront recueillis par l’intermédiaire d’un questionnaire aux parents. Les mêmes facteurs de risque sont recherchés dans deux populations d’enfants témoins : 1) enfants non autistes, mais ayant eux-mêmes été hospitalisés dans leur premier mois de vie, 2) enfants du même âge issus de la population générale recrutés dans les établissements scolaires et cela pour les trois départements. L’étude des facteurs de vulnérabilité génétique sera réalisée en utilisant l'approche gènes candidats (études d'association), situés dans les régions candidates identifiées lors du précédent criblage du génome et de la cartographie fine réalisés l’équipe INSERM U 513. Ces études visent à identifier les variants génétiques présents chez les patients et à valider fonctionnellement leur implication dans la pathologie. Ces études génétiques seront réalisées en parallèle dans cette population identifiée en Savoie, Haute-Savoie et Isère et dans l'échantillon de familles (122 triades et 86 sib pairs) recrutées dans le cadre du consortium PARIS. L'étude de ces deux populations permettra d'augmenter la puissance des études génétiques. La co-existence très vraisemblable d’un terrain génétique et d’autres facteurs justifie la réalisation d’une étude cherchant d’une part à préciser ces facteurs, génétiques, organiques et environnementaux et d’autre part à étudier leur interaction. L’avancée des connaissances dans l’autisme infantile rendant possible cette démarche éminemment justifiée en psychiatrie. II. Sujet du DEA : Traitement des données manquantes Différents stades de cette étude génèrent des données manquantes de nature différentes en fonction du stade où elle sont générées. L’étudiant aura à mener pour chacun de ces stades une réflexion sur le type de données manquantes rencontrées, l’intérêt de leur prise en compte et les techniques à appliquer afin de traiter ces données dans le cadre de leur analyse statistique. La réflexion se fera en commençant par les méthodes classiques comme par exemple supprimer l’individu ou remplacement par la valeur moyenne, mais l’objectif est d’aller plus loin en prenant en compte différents paramètres (connaissance de la population, nature de la valeur manquante…). On pourra regarder plusieurs familles de méthodes: par exemple, l'imputation de l'ensemble de l'information d'un individu donneur a un individu receveur après recherche de son plus proche voisin, l'estimation de la valeur manquante par modèles de régression linéaire, logistique ou autre ou sa simulation. On s'intéressera également a l'algorithme EM et a la méthode d'imputation multiple. Contacts : Forbes Florence : [email protected] Guillem Pascale : [email protected] Lavergne Christian : [email protected]