Facteurs prédictifs de réponse au sécukinumab chez les patients atteints de spondylarthrite ankylosante : analyse par régression logistique et machine learning

Introduction Chez les patients (pts) atteints de spondylarthrite ankylosante (SA), il est difficile de predire precocement l’evolution de la maladie en raison de l’heterogeneite des symptomes, de la severite de la maladie et des criteres d’evaluation qui, en dehors de la progression radiographique, sont principalement rapportes par les patients. L’objectif de cette analyse etait d’evaluer si les caracteristiques a l’initiation du traitement peuvent permettent de predire la reponse au secukinumab (SEC) chez les pts atteints de SA, afin d’optimiser la prise en charge et definir des objectifs individualises et realistes [1] , [2] . Patients et methodes Cette analyse post hoc a ete realisee en combinant les donnees de 4 etudes de phase 3 (MEASURE 1-4) [3] , [4] , [5] ayant inclus des pts atteints de SA traites par SEC 150 mg (n = 747) et 300 mg (n = 113). Une analyse par regression logistique univariee a ete appliquee pour rechercher les potentiels facteurs predictifs a l’inclusion (p  Resultats Les facteurs a l’inclusion significativement associes en analyse multivariee (p  Conclusion La presente analyse a identifie un jeune âge, un IMC bas, une hsCRP elevee, un statut naif d’anti-TNF, une distance occiput-mur et un score MASES faibles comme etant associes a une meilleure reponse au SEC. Ces facteurs pourraient permettent de predire le devenir des pts atteints de SA traites par SEC.