etude collaborative sur l`autisme de l`enfant

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.
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