Récemment, l’Organisation Mondiale de la Santé a constaté un vieillissement mondial avec une prévision de doublement de la proportion de personnes âgées entre 2015 et 2050. Ce vieillissement a mis en lumière le syndrome de fragilité, caractérisé par une vulnérabilité accrue de l’organisme aux facteurs de stress, exposant les individus à des conséquences néfastes sur la santé. Pour y remédier, une action collective des acteurs de santé publique et de la société est nécessaire pour réduire les inégalités en matière de santé et améliorer la vie des personnes âgées et de leur entourage aidant. En France, cette initiative s’est concrétisée par la création des Gérontopôles, dont celui de Toulouse inauguré en 2007. En 2013, l’étude PROLIPHYC a été lancée dans la continuité des objectifs du Gérontopôle. Elle est composée de cent patients âgés de 52 à 92 ans, partageant une suspicion d’Hydrocéphalie à Pression Normale. Cette cohorte a fait l'objet d'une multitude d'analyses permettant d’obtenir une base de données exhaustive contenant des données cliniques, biologiques, protéomiques, biomécaniques et structurales. Parmi ces analyses, un indice de fragilité a été construit à partir de 40 paramètres afin d'évaluer la fragilité des patients. Des résultats antérieurs ont déjà établi un lien entre la fragilité et une altération de la réponse biomécanique, représentée par le coefficient d'élastance du système nerveux central. Pour approfondir ces résultats, cette thèse a cherché à mieux comprendre le processus de vieillissement au sein de la cohorte PROLIPHYC par une approche multimodale. Pour cela, des analyses statistiques univariées et multivariées ont été réalisées. Dans un premier travail, nous avons mis en évidence une association de l’homocystéine à la fois avec la fragilité et avec le coefficient d'élastance du système nerveux central. Dans un deuxième travail, nous avons étendu notre exploration du syndrome de fragilité en réalisant une analyse protéomique quantitative du liquide cérébrospinal pour établir un profil protéomique. Cette analyse a révélé, pour la première fois, une implication des processus de neuroinflammation et de neurodégénération dans la physiopathologie du syndrome de fragilité. De plus, à l'aide de machine learning, nous avons démontré que la fragilité prédite par la protéomique présente une corrélation avec l'âge chronologique tout aussi forte que l'indice de fragilité basé sur un questionnaire évaluant 40 déficits de santé. Ces résultats élargissent notre compréhension de la fragilité au-delà de son aspect clinique, en intégrant des perspectives biologiques. |
Recently, the World Health Organization noted a global aging trend, with the proportion of elderly people predicted to double between 2015 and 2050. This aging has highlighted the frailty, characterized by increased vulnerability of the organism to stress factors, exposing individuals to adverse health consequences. To remedy this, a collective action by public health and society actors is needed to reduce health inequalities and improve the healthspan of the elderly and their caregivers. In France, this initiative has led to the creation of Gérontopôles, including the one in Toulouse, inaugurated in 2007. In 2013, the PROLIPHYC study was launched in line with the Gérontopôle's objectives. It is composed of one hundred patients aged 52 to 92, sharing a suspicion of Normal Pressure Hydrocephalus. This cohort has undergone a multitude of analyses, resulting in an exhaustive database containing clinical, biological, proteomic, biomechanical and structural data. Among these analyses, a frailty index was constructed from 40 parameters to assess patient frailty. Previous results have already established a link between frailty and an altered biomechanical response, represented by the elastance coefficient of the central nervous system. To extend these results, this thesis sought to gain a better understanding of the aging process within the PROLIPHYC cohort using a multimodal approach. To this end, univariate and multivariate statistical analyses were carried out. In a first study, we highlighted the association of homocysteine with both frailty and the elastance coefficient of the central nervous system. In a second work, we extended our exploration of frailty by performing a quantitative proteomic analysis of cerebrospinal fluid to establish a proteomic profile. This analysis revealed, for the first time, the involvement of neuroinflammation and neurodegeneration processes in the pathophysiology of frailty. Furthermore, using machine learning, we demonstrated that predicted frailty by proteomics correlates with chronological age as strongly as the frailty index based on a questionnaire assessing 40 health deficits. These results extend our understanding of frailty beyond its clinical aspect, by integrating biological perspectives. |