Les gènes et la pollution de l’air augmentent le risque de lupus

L’exposition à des niveaux élevés de polluants atmosphériques courants augmente considérablement le risque d’apparition d’un lupus érythémateux disséminé (LED), et ce de manière encore plus marquée chez les personnes présentant des marqueurs de risque génétiques connus, selon les données de l’UK Biobank.

L’analyse de quelque 460 000 personnes dans la base de données des soins de santé britanniques a montré une augmentation de 18 à 27 % de la probabilité de développer un LES pour chaque niveau de quartiles d’exposition estimée aux particules et aux oxydes d’azote, selon Jian Yang, PhD, de l’Université des Trois Gorges de Chine à Yichang, en Chine, et ses collègues.

De plus, pour les personnes classées comme présentant un risque génétique élevé et ayant été exposées à des niveaux élevés de quatre polluants majeurs – PM_2.5 et PM_dix (particules de 2,5 μm ou moins et de 10 μm ou moins, respectivement), dioxyde d’azote (NO₂₎et toute espèce d’oxyde d’azote (NO_X) — l’augmentation du risque de LES variait de 316 % à 461 % par rapport aux personnes présentant un faible risque génétique et une exposition à la pollution, ont indiqué les chercheurs signalé dans Arthrite et rhumatologie.

Ces augmentations massives sont en grande partie dues au risque génétique. Les personnes ayant un score élevé pour ce facteur sont néanmoins confrontées à un risque quadruplé de lupus même avec une faible exposition aux particules et aux oxydes d’azote. En revanche, des augmentations de risque d’environ 30 à 90 % ont été estimées pour les personnes présentant un faible risque génétique et une exposition élevée à la pollution, et ces augmentations ne sont pas statistiquement significatives ou sont à la limite de la signification statistique.

En conséquence, Yang et ses collègues ont fait preuve de prudence dans leur interprétation des données. « Des études de cohorte supplémentaires sont nécessaires pour élucider la relation entre des polluants atmosphériques spécifiques et le développement du LES », ont-ils écrit.

« En outre, les mécanismes biologiques sous-jacents reliant l’exposition à la pollution atmosphérique à la pathogenèse du LES doivent être davantage étudiés. Étant donné qu’un résultat d’analyse de corrélation significatif n’implique pas d’association causale, d’autres études sont nécessaires à l’avenir pour confirmer le lien de cause à effet entre la pollution atmosphérique et le LES incident. »

Mais les chercheurs ont estimé que leurs données méritaient d’être prises au sérieux. « Notre étude actuelle a fourni des informations cruciales sur les facteurs environnementaux contribuant aux maladies auto-immunes », ont-ils déclaré. « Les résultats peuvent éclairer l’élaboration de réglementations plus strictes sur la qualité de l’air afin de réduire l’exposition aux polluants nocifs, réduisant ainsi le risque de LES. »

Leurs résultats s’ajoutent à un grand nombre de recherches impliquant des facteurs environnementaux, notamment la pollution de l’air, dans le LES. Mais Yang et ses collègues ont noté qu’une grande partie de ces travaux s’appuyaient sur des données d’exposition à court terme et sur des résultats tels que l’activité de la maladie et les hospitalisations, plutôt que sur le lupus d’apparition récente. Des études sur ce dernier point ont été menées, mais uniquement à Taiwan. « Il est essentiel d’évaluer cette association en Europe, où le niveau de pollution de l’air est nettement plus faible », ont déclaré les auteurs actuels.

Le groupe de Yang s’est inspiré de Biobanque du Royaume-Uniun projet prospectif qui collecte les dossiers médicaux de quelque 500 000 personnes en Grande-Bretagne, inscrites entre 2006 et 2010, et qui administre également des questionnaires périodiques et des examens physiques. Des échantillons de tissus sont prélevés pour permettre une analyse génétique.

Les expositions moyennes sur un an aux quatre polluants ont été estimées pour 2010 à partir des données de surveillance de plusieurs années à cette époque, et c’est sur cette base que les chercheurs ont basé leur analyse statistique. Les participants à la biobanque vivant dans des zones sans surveillance régulière ont été exclus. Les niveaux de chaque polluant ont été stratifiés en quartiles. Les médianes pour chacun étaient les suivantes :

• PM_2.5: 9,93 µg/m³
• PM_dix: 19,16 µg/m³
• NON₂: 28,11 µg/m³
• NON_X: 42,26 µg/m³

Les scores de risque polygénique ont été calculés pour les participants inclus, et ceux-ci ont été divisés en tertiles définissant les risques faibles, moyens et élevés de LES sur la base d’études d’association pangénomique antérieures.

Les résultats statistiques ont été ajustés en fonction d’une multitude de covariables potentielles, notamment l’âge, le sexe, la race/l’origine ethnique, l’emploi, le revenu, le tabagisme et la consommation d’alcool, ainsi que l’indice de masse corporelle.

L’âge moyen des participants au départ était d’environ 57 ans (une limitation potentiellement majeure, dans la mesure où l’apparition du LES survient généralement au début de l’âge adulte), un peu plus de la moitié étaient des femmes et plus de 90 % étaient blancs.

Yang et ses collègues ont également analysé l’exposition à la pollution comme une variable continue, ce qui a indiqué que l’association avec le risque de LES n’était pas linéaire pour deux des quatre polluants._2.5 et non_X ont montré un effet de plateau, avec une corrélation marquée avec le risque de LES à des niveaux d’exposition faibles à moyens, mais sans augmentation supplémentaire à mesure que les expositions continuaient d’augmenter. Des associations linéaires ont été observées pour les PM_dix et non₂d’autre part.

Outre le petit nombre de cas incidents de LES et l’échantillon en grande partie composé d’individus d’âge moyen, l’étude comportait également des limites, notamment l’inscription volontaire des participants à la Biobank (ce qui signifie qu’ils pourraient être plus soucieux de leur santé que d’autres) et le risque que l’exposition individuelle aux polluants soit plus variable que ce qui a été pris en compte dans les estimations annuelles. En outre, de nombreux facteurs de confusion possibles, tels que l’exposition à d’autres polluants comme l’ozone troposphérique ou la poussière de silice, n’ont pas été pris en compte.