Frontiers in Microbiology

Introduction

L’aspergillose invasive (IA) est une maladie potentiellement mortelle, survenant principalement chez des patients gravement immunodéprimés tels que ceux atteints de leucémie myéloïde aiguë, ceux atteints de neutropénie prolongée due à un traitement myélotoxique ou à la suite d’une transplantation de cellules hématopoïétiques allogéniques ou la transplantation d’organes solides, et on estime qu’elle affecte environ 200 000 patients par an (Brown et al., 2012). L’initiation rapide du traitement est importante pour une meilleure survie, mais le diagnostic reste notoirement difficile, en particulier lorsqu’il s’agit de culture conventionnelle ou de microscopie (Lamoth et Calandra, 2017). Pour cette raison, de nouveaux biomarqueurs pour le diagnostic précoce de l’IA ont été introduits au cours des 2 dernières décennies. Nous avons résumé les avantages et les inconvénients de ces tests dans le tableau 1. Les performances diagnostiques de ces biomarqueurs peuvent être encore améliorées en les utilisant comme une combinaison de tests (Aguado et al., 2015; Neofytos et coll., 2015).

Le galactomannane (GM) appartient à un groupe de polysaccharides qui se composent d’un squelette de mannose et d’un nombre variable de chaînes latérales de galactofurane. La GM constitue une partie majeure de la paroi cellulaire d’Aspergillus spp. (Latgé et coll., 1994). Ces polysaccharides contenant du galactofuranose varient en taille de 35 à 200 kDa et sont sécrétés in vivo par le champignon lors d’une croissance invasive. Ces dernières années, la détection d’antigènes contenant du galactofuranose, y compris les OGM, a été utilisée pour diagnostiquer l’aspergillose invasive (IA). À ce jour, la méthode la plus couramment utilisée pour déterminer les OGM dans le sérum et le liquide de lavage broncho-alvéolaire (BAL) est un dosage immunitaire enzymatique double sandwich (antigène Platelia™ Aspergillus, Bio-Rad, Marnes-la-Cocquette, France). Ce dosage est basé sur l’anticorps monoclonal IgM EB-A2 dérivé du rat, qui agit comme anticorps de capture et de détection, et qui se lie sélectivement à quatre résidus β (1 → 5) galactofuranosyle ou plus de GM (Mennink-Kersten et al., 2004). Ce test est approuvé par la Food and Drug Administration des États-Unis, disponible dans le commerce, et a été incorporé comme critère microbiologique dans les définitions consensuelles du Groupe d’étude Cancer-Mycose de l’Organisation Européenne pour la recherche et le traitement des maladies fongiques invasives (Pauw et al., 2008). Bien que ce test ait été approuvé pour une utilisation dans le sérum et le liquide BAL uniquement, la détermination réussie de GM dans d’autres matrices telles que le liquide céphalo-rachidien (Chong et al., 2016), l’urine (Reischies et al., 2016), plasma (White et al., 2013), et le liquide provenant d’abcès (Verweij et al., 2000) a également été signalé. Les résultats sont présentés sous la forme d’un indice de densité optique (IDO), où la valeur d’absorbance d’un échantillon clinique est comparée à la moyenne de deux échantillons de référence (les témoins de coupure) fournis par le fabricant. Cependant, les niveaux d’absorbance ne sont fiables que dans un intervalle donné, en fonction du type de photomètre utilisé. Cela représente une limitation majeure du dosage. À des densités optiques plus élevées, la relation entre la concentration de GM et la valeur d’absorbance devient non linéaire (figure 1), ce qui entraîne une sous-estimation des concentrations supérieures à la plage linéaire. La densité optique des étalons de référence pouvant varier d’un essai à l’autre, la coupure à laquelle le test devient non linéaire peut également être variable. Selon les instructions du fabricant, la densité optique moyenne des commandes de coupure doit être ≥0,300 et ≤ 0,800. Par exemple, un photomètre de bonne qualité avec une plage linéaire allant jusqu’à une absorbance de 2.5 pourra donc rapporter avec précision une IDO comprise entre 8,33 (pour un contrôle de coupure moyen de 0,300) et 3,13 (pour un contrôle de coupure moyen de 0,800). Dans un photomètre de qualité inférieure avec une plage linéaire allant jusqu’à une absorbance de 1,0, cette limite de quantification fiable peut être aussi faible que 1,25 (pour un contrôle de coupure moyen de 0,800). Par conséquent, les petites variations des DJO élevés doivent être interprétées avec prudence. Pour une détermination précise des valeurs plus élevées de GM (en dehors de la plage linéaire), l’ELISA doit être répété dans des échantillons dilués en série, ou d’autres méthodes plus précises telles que la spectrométrie de masse doivent être utilisées. Actuellement, le fabricant recommande une coupure de 0,5 dans le sérum et le BAL. Cependant, en raison du grand nombre de faux positifs dans BAL à ce seuil, un seuil plus élevé de 1,0 est proposé dans la prochaine révision des critères EORTC-MSG.

Les caractéristiques de test et les limites de la détection des GM pour le diagnostic de l’IA ont été bien étudiées et ont fait l’objet de plusieurs méta-analyses (Pfeiffer et al., 2006; Zou et coll., 2012; Leeflang et coll., 2015). En plus de fournir des informations sur le diagnostic, le sérum GM (sGM) a également été exploré pour prédire le résultat après l’initiation du traitement, en particulier parce que le test est facile à réaliser, largement disponible, largement spécifique à Aspergillus, standardisé et objectif. Cependant, la concentration de sGM in vivo est déterminée non seulement par le taux de production et de sécrétion par le champignon en croissance, mais également par le taux d’absorption dans la circulation sanguine, ainsi que par le taux d’élimination de la circulation.

En raison de la taille relativement importante de la GM, l’antigène ne peut pas diffuser librement des alvéoles à travers la paroi endothéliale des capillaires pulmonaires; une angio-invasion est nécessaire pour atteindre la circulation. Cela a été confirmé dans un modèle in vitro d’alvéoles humaines, dans lequel le GM n’est apparu dans la circulation sanguine qu’après une croissance invasive d’Aspergillus à travers la membrane alvéolo-capillaire (Hope et al., 2007). De toute évidence, comme l’ont clairement démontré les études histopathologiques et les études utilisant la réaction en chaîne par polymérase quantitative (PCR), le degré d’angio-invasion (et donc de charge fongique) varie en fonction de la nature de la condition sous-jacente, avec une invasion massive et une charge fongique élevée dans les modèles neutropéniques et principalement une inflammation avec peu d’invasion et une faible charge fongique dans les modèles induits par les stéroïdes (Sheppard et al., 2006). La production de GM est en outre influencée par le traitement; cela explique la diminution de la sensibilité de la détection du sGM chez les patients recevant un traitement actif par moisissure (Leeflang et al., 2015). Cette découverte a été confirmée dans des modèles animaux, où un effet dépendant de la concentration sur la détection du sGM a été démontré pour les triazoles, les polyènes et les médicaments expérimentaux tels que les orotomides (Petraitiene et al., 2001; Petraitis et al., 2016; Kimura et coll., 2017; Negri et coll., 2017). Un modèle a montré une augmentation paradoxale de la sGM après traitement par la caspofungine (Petraitiene et al., 2002), potentiellement en raison d’une interférence avec la synthèse de la paroi cellulaire fongique. Cependant, d’autres modèles utilisant des échinocandines n’ont pas pu reproduire ce phénomène (Miceli et Anaissie, 2007). Il est plus probable que « l’effet paradoxal » ait été causé par un traitement inefficace entraînant une augmentation de la charge fongique, plutôt qu’une libération accrue de la paroi cellulaire, car il a été démontré que les échinocandines avaient une activité limitée contre Aspergillus spp. chez l’homme (Viscoli et al., 2009). Dans la plupart des modèles animaux comparatifs, aucune différence de cinétique sGM n’a été observée entre différents médicaments antifongiques comparés au même niveau d’efficacité.

L’élimination de la sGM se produit par différentes voies in vivo. En utilisant un marquage radioactif A. fumigatus GM, un modèle d’IA de rat et de lapin a montré une concentration hépatique d’environ un tiers de la dose initialement injectée par absorption dans les cellules de Kupffer (Bennett et al., 1987). Le récepteur du mannose des macrophages joue un rôle central dans ce processus car l’absorption hépatique a été diminuée lors de l’administration d’inhibiteurs de ce récepteur (Bennett et al., 1987). Un autre tiers a été excrété par voie rénale en 24 h, ce qui correspond à l’apparition de GM dans l’urine de patients atteints d’IA (Reischies et al., 2016). La clairance rénale dépend également de la fonction rénale (et de la taille de la molécule), comme en témoigne un rapport de cas d’IA chez un patient sous hémodialyse présentant des taux de sGM croissants, malgré un traitement adéquat et une amélioration clinique (Saleeby et al., 2005). Enfin, les neutrophiles seraient également impliqués dans l’absorption et l’élimination des OGM en circulation. Cela expliquerait la sensibilité significativement plus élevée de la détection du sGM chez les patients neutropéniques par rapport aux patients non neutropéniques (Pfeiffer et al., 2006). De plus, un modèle de lapin a confirmé que des niveaux plus faibles de sGM apparaissent chez les lapins non neutropéniques, par rapport aux lapins neutropéniques, alors qu’aucune différence de GM n’a pu être trouvée dans le liquide BAL (Petraitiene et al., 2015). Par conséquent, l’interaction entre la production et la sécrétion lors de la croissance invasive, la taille de la charge fongique, la thérapie anti-moisissure, la fonction rénale et hépatique et l’état neutropénique donne un profil cinétique complexe pour la sGM.

Pour déterminer l’état actuel de la technique du rôle du GM et de sa cinétique dans le résultat de l’IA, nous avons effectué une recherche dans la base de données MEDLINE via Pubmed en utilisant la requête structurée suivante: (« galactomannane » OU « galactomannane ») ET (« pronostic » OU « pronostic » OU réponse OU « thérapie » OU « thérapie » OU « traitement » OU « thérapeutique » OU « thérapeutique » OU « résultat »). Sur un total de 911 articles, 56 articles ont été sélectionnés en fonction du titre et du résumé.

Cinétique chez l’homme

Nous n’avons identifié aucune donnée sur la cinétique du sGM après son administration à des volontaires sains, ce qui nous permettrait d’explorer en détail sa cinétique et son métabolisme. Cependant, différentes sources de fausse positivité (telles que des solutions électrolytiques contenant des OGM ou des antibiotiques bêta-lactamines) permettent de mieux comprendre sa cinétique dans le corps humain. Une étude a examiné la mGS après perfusion d’antibiotiques bêta-lactamines chez des patients qui étaient auparavant séronégatifs GM et qui étaient réputés ne pas présenter d’IA en fonction des signes et symptômes clinico-radiologiques (Aubry et al., 2006). Après la perfusion, une augmentation soudaine de la sGM a été observée. Sur la base des niveaux de sGM en baisse par la suite, les auteurs ont estimé une demi-vie sérique de 2,4 jours pour éliminer la sGM. Cependant, des paramètres influençant tels que la clairance de la créatinine et le nombre de neutrophiles n’ont pas été rapportés. Huurneman et al ont proposé un modèle pharmacocinétique pour l’évolution de la sGM au cours d’un traitement antifongique (figure 2), basé sur un petit nombre de patients pédiatriques atteints d’IA recevant du voriconazole avec surveillance thérapeutique (Huurneman et al., 2016). Ce modèle correspondait bien aux valeurs réelles, mais était limité par le très petit nombre de mesures réelles de la mGS, l’inclusion de cas possibles d’IA et la non prise en compte des trois voies métaboliques différentes (reins, foie et neutrophiles).

Impact du GM au départ sur le résultat

Nous avons identifié 16 études qui considéraient le GM au départ comme un prédicteur de la réponse et de la survie (tableau 2). Toutes les études incluses ont utilisé le test d’antigène Platelia ™ Aspergillus, bien qu’à des seuils différents. Toutes les études comprenaient des patients adultes présentant une IA prouvée et probable, sauf indication contraire dans le tableau. Nous n’avons pas pu identifier de résultats contradictoires entre les articles: les résultats statistiquement significatifs et les tendances non significatives pointaient dans la même direction.

Dans l’ensemble, il y avait une corrélation forte et constante entre le niveau de sGM et la survie à court et à long terme, du jour 42 au jour 180. En effet, un essai randomisé prospectif bien réalisé comparant l’anidulafungine en association avec le voriconazole au voriconazole seul a révélé que la sGM initiale n’était que l’un des trois prédicteurs indépendants de la survie à la semaine 6 en analyse multivariée (Marr et al., 2015). Stratifier les patients en fonction de la positivité sGM initiale (en utilisant un seuil de 0.5) les patients divisés en deux groupes, les patients positifs au sGM présentant une mortalité significativement plus élevée (Fisher et al., 2013; Hoyo et coll., 2014; Kim et coll., 2014; Neofytos et coll., 2015; Jung et coll., 2017). Trois groupes ont déterminé une coupure différente de sGM ≥ 2,0 sur la base de l’indice de Youden ou de l’analyse de l’aire sous la courbe (Fisher et al., 2013; Mikulska et coll., 2013; Imbert et coll., 2016). Une fois stratifiées par ce seuil, deux études ont révélé une tendance à une mortalité toutes causes confondues de 42 et 90 jours plus élevée (Mikulska et al., 2013; Imbert et coll., 2016), avec une autre étude montrant une différence statistiquement significative à la fois pour la mortalité respiratoire de 6 semaines, la mortalité respiratoire de 180 jours et la mortalité toutes causes confondues de 180 jours (Fisher et al., 2013).

Cette relation démontre l’interaction entre deux facteurs qui déterminent la progression de la maladie fongique. Comme indiqué précédemment, la mGS est en corrélation avec la charge fongique. En tant que tel, on peut s’attendre à ce qu’une charge fongique plus élevée (ou une sGM de base plus élevée) entraîne des résultats pires. D’autre part, il existe un lien entre les neutrophiles et le GM, les neutrophiles étant nécessaires pour éliminer à la fois le sGM et le champignon lui-même. En effet, il a été démontré qu’une sGM plus élevée au moment du diagnostic était en corrélation avec un nombre de neutrophiles plus faible (Jung et al., 2017).

Une étude a également signalé un lien significatif entre BAL GM et la survie à la semaine 6 (López-Medrano et al., 2016). Cependant, la relation entre BAL GM et le résultat doit être interprétée avec prudence car d’autres ne pourraient pas reproduire cette conclusion. Il est à noter que les tests de BAL GM dépendent du site d’infection, du site d’échantillonnage (erreur d’échantillonnage), de la collecte non normalisée de liquide de BAL, ainsi que de la portion de liquide de BAL testée (Racil et al., 2011).

Impact de la cinétique GM sur les résultats

Nous avons identifié 21 études qui ont examiné la cinétique GM comme prédicteur de la réponse et de la survie. Quatre études descriptives ont été exclues en raison de l’absence d’analyse statistique (Kwak et al., 2004; Maertens et coll., 2005; Suankratay et coll., 2006; Lai et coll., 2007). Le reste a été résumé dans le tableau 3. Toutes les études incluses ont utilisé le test d’antigène Platelia™ Aspergillus. Toutes les études comprenaient des patients adultes présentant une IA prouvée et probable, sauf indication contraire dans le tableau.

Comme pour le sGM de référence, il semble y avoir une corrélation significative entre l’évolution du sGM après le niveau de référence et les résultats. La plupart des études ont stratifié les patients par résultat (réponse au traitement ou survie) et ont révélé des différences significatives dans les valeurs moyennes de sGM à divers moments (Woods et al., 2007; Maertens et coll., 2009; Nouér et coll., 2011, 2012; Park S. H. et coll., 2011; Park S. Y. et coll., 2011; Han et coll., 2015; Neofytos et coll., 2015; Vehreschild et coll., 2017). Les études qui ont pris en compte la valeur initiale de la mGS et qui ont évalué le taux de déclin ont révélé qu’il s’agissait également d’un bon prédicteur des résultats (Boutboul et al., 2002; Koo et coll., 2010; Khanna et coll., 2013; Chai et coll., 2014; Teering et coll., 2014; Neofytos et coll., 2015). Par exemple, une augmentation des valeurs de sGM à la semaine 2 de ≥ 1,0 par rapport à la valeur de base, un échec thérapeutique prédit à la semaine 6 avec une sensibilité de 66%, une spécificité de 87% et une valeur prédictive positive de 94% (Boutboul et al., 2002). Les auteurs ont choisi la coupure de 1,0 car ils ont déterminé qu’il s’agissait de la plus petite variance significative à des indices optiques plus élevés. De plus, une sGM persistante et négative était fortement associée à de bons résultats (Neofytos et al., 2015). Dans une autre étude, un composite de 1,3-β-D-glucane sérique normalisé (BDG, un autre biomarqueur de l’IA) et de sGM (en utilisant des scores z) a prédit la réponse clinique à la semaine 6 et à la semaine 12 (Neofytos et al., 2015). Cependant, cela semblait être entièrement dû à la cinétique sGM car le BDG seul n’a pas réussi à prédire l’un ou l’autre, alors que la différence sGM entre la ligne de base et la semaine 2 prédisait la réponse clinique à la semaine 6 et à la semaine 12. Aucune étude n’a pu identifier de différences dans la mGS avant la semaine 1.

Chai et al. on a trouvé des profils cinétiques distincts en fonction du traitement antifongique, le traitement au voriconazole présentant une clairance du sGM plus précoce que le traitement à l’amphotéricine B (Chai et al., 2014). Cependant, cela contraste avec les modèles animaux où aucune différence de cinétique sGM n’a pu être observée entre le traitement à l’azole et au polyène (Petraitiene et al., 2001). De plus, une autre étude chez 93 patients n’a révélé aucune différence de profil entre les antifongiques utilisés (Koo et al., 2010).

Impact d’autres biomarqueurs sur les résultats et la survie

Outre la GM, d’autres biomarqueurs quantitatifs sont utilisés pour diagnostiquer l’IA tels que le BDG et la PCR Aspergillus. Ceux-ci pourraient donc théoriquement offrir des informations complémentaires sur le pronostic et la réponse au traitement car ils ont différentes sources de production et d’élimination. En effet, il a été démontré qu’un BDG en baisse à la semaine 2 était en corrélation avec la survie à la semaine 6 et à la semaine 12 (Neofytos et al., 2015). Cependant, ce déclin était plus lent que le déclin de la sGM et était moins sensible à la prédiction de la réponse thérapeutique. Le taux de déclin semble cependant avoir un impact sur la survie: une baisse des taux de BDG de 2,51 pg / mL / jour avait une sensibilité de 73,5% et une spécificité de 83,5% pour prédire la survie (Pini et al., 2016). Les concentrations sériques de bis (méthylthio) gliotoxine (bmGT), un métabolite secondaire d’Aspergillus qui a été proposé comme biomarqueur complémentaire, se sont révélées significativement plus élevées chez les patients décédés au jour 30 (2,36 ± 4,76 vs. 1,4 ± 7,58 mg/L, p < 0,01; Vidal-García et al., 2016).

Dans une autre étude, une PCR quantitative d’Aspergillus a montré une bonne corrélation entre le nombre de copies initiales et la mortalité à 90 jours, ainsi qu’entre la positivité persistante de la PCR après 2-3 semaines et la mortalité à 30 et 90 jours (Imbert et al., 2016). De même, une baisse de l’ARN d’Aspergillus circulant entre la semaine 4 et la semaine 6 était faiblement corrélée avec la réponse de la semaine 12 (κ = 0,621, p = 0,026), mais pas avec la réponse de la semaine 6 (Zhao et al., 2016). Une relation entre la sGM et l’ARN d’Aspergillus circulant n’a pas pu être trouvée. En tant que tels, ces biomarqueurs non GM semblent être particulièrement utiles chez les patients sGM négatifs, mais sont surpassés par sGM chez les patients sGM positifs (qui ont un pronostic plus mauvais dès le début), et ne permettent d’évaluer l’efficacité antifongique qu’aux stades ultérieurs du traitement.

Et après ?

Jusqu’à présent, les données indiquent une forte corrélation entre la sGM de base et le résultat, ainsi qu’entre la cinétique de la sGM et le résultat. Cependant, ces corrélations sont basées sur des valeurs moyennes de sGM et offrent peu de valeur ajoutée pour la prise en charge du patient individuel, principalement en raison de l’absence de seuils spécifiques. Par conséquent, plusieurs auteurs ont proposé des règles de décision clinique basées sur leurs résultats. Cependant, la validation de ces règles proposées fait défaut, tant dans la population initiale à partir de laquelle elles ont été dérivées, que dans les populations de validation externes. En tant que tels, les indicateurs exacts de la précision, de la sensibilité, de la spécificité et d’autres paramètres ne sont pas disponibles, ce qui rend les règles de décision proposées non encore adaptées à une utilisation dans la pratique clinique quotidienne. De plus, parmi les études discutées ci-dessus qui ont utilisé le Platelia ™ Aspergillus ELISA, aucune n’a abordé la question de la non-linéarité des niveaux plus élevés de sGM. Plusieurs études ont appliqué des modifications aux définitions consensuelles de l’EORTC-MSG, incluant principalement d’autres critères d’hôte tels que le SIDA, la cirrhose et la maladie pulmonaire obstructive chronique, et d’autres critères cliniques, rendant la comparaison et l’interprétation des résultats plus difficiles. De plus, de nombreuses études souffrent d’un nombre faible à très faible d’échantillons de mGS par patient. Ceci est parfois contourné en modélisant la cinétique moyenne de la sGM dans la population et en utilisant ce modèle pour prédire la valeur attendue sur un certain point temporel en fonction des valeurs précédentes. L’estimation résultante est ensuite utilisée pour une analyse plus approfondie. Les deux approches sont intrinsèquement sujettes à biais, car les valeurs réelles au point d’intérêt sont inconnues.

Actuellement, les essais cliniques évaluant les médicaments antifongiques utilisent principalement la survie à la semaine 6 ou à la semaine 12 comme résultat principal, ou la réponse clinique telle que définie dans les critères EORTC-MSG (Segal et al., 2008). Des résultats de substitution pour une évaluation plus précoce de l’efficacité, ce qui permettrait potentiellement des durées plus courtes d’essais cliniques, ont été proposés. L’un de ces paramètres définit le succès comme un sGM négatif répété (< 0,5) pendant au moins 2 semaines après le premier sGM négatif. Cela a montré une bonne corrélation avec la survie chez 56 patients hématologiques (coefficient de corrélation kappa 0,861, p < 0,0001), ce qui est conforme à ce qui serait attendu des données cinétiques décrites ci-dessus (Woods et al., 2007). Cette découverte a été confirmée par trois études indépendantes chez des patients hématologiques, qui ont toutes trouvé des coefficients de corrélation kappa similaires entre ce marqueur de substitution et les résultats cliniques et la survie (Maertens et al., 2009; Nouér et coll., 2011; Park S. H. et coll., 2011). Cependant, cette définition ne permet pas d’évaluer l’efficacité à un critère d’évaluation prédéterminé (par exemple, après 1 ou 2 semaines de traitement), ce qui pourrait être très utile pour guider la prise de décision. Dans ce contexte, un marqueur de substitution précoce robuste et correctement validé n’est pas encore disponible.

Bien que la sensibilité de la mGS pour le diagnostic d’IA soit plus faible chez les patients non neutropéniques, les transplantés d’organes solides et les patients sous prophylaxie antifongique active par moisissure, les propriétés pronostiques de la mGS ne semblent pas en être influencées. Plusieurs études ont inclus des patients non neutropéniques ou des greffés d’organes solides (Koo et al., 2010; Park S. Y. et coll., 2011; Russo et coll., 2014; Teering et coll., 2014; Neofytos et coll., 2015; Imbert et coll., 2016; Jung et coll., 2017), ou ont examiné ces populations exclusivement (Hoyo et al., 2014; Heylen et coll., 2015; López-Medrano et al., 2016). Les résultats de ces études étaient conformes aux résultats des études menées chez des patients hématologiques. Nous n’avons pu identifier aucune étude portant sur la différence de cinétique entre les patients sous prophylaxie antifongique active par moisissure. Cependant, plusieurs études ont inclus cette population dans leur analyse globale (pourcentage de la population étudiée sous prophylaxie antifongique active par les moisissures: fourchette de 4,3 à 85 –, médiane de 50 %) et ont trouvé des résultats similaires à ceux des populations non sous prophylaxie (Park S. Y. et al., 2011; Hoyo et coll., 2014; Kim et coll., 2014; López-Medrano et coll., 2016; Jung et coll., 2017). Nous pouvons ainsi conclure que les patients avec une sGM initiale élevée, et les patients avec une sGM qui ne diminue pas, courent toujours un risque accru de mauvais résultats, indépendamment de la condition sous-jacente ou de la prophylaxie. Cependant, la cinétique exacte pourrait différer entre ces différentes populations et n’a pas été étudiée en détail.

Conclusion

Le sGM de base et les tendances de la cinétique du sGM sont en corrélation avec les résultats (réponse et survie) dans l’IA. De plus, la sGM semble avoir un potentiel pronostique précoce, en particulier chez les patients hématologiques. Cependant, d’autres études sont nécessaires de toute urgence pour déterminer les points d’arrêt cliniquement pertinents et leurs caractéristiques de test, suivies d’une validation dans les populations hématologiques et non hématologiques. De plus, plusieurs autres biomarqueurs tels que BDG, bmGT et l’ADN ou l’ARN d’Aspergillus semblent offrir des informations supplémentaires et complémentaires, bien que la quantité de preuves pour ces biomarqueurs soit encore rare.

Contributions des auteurs

TM a participé à la collecte des données et à la rédaction de l’article. TM, EG, KL et JM ont participé à la révision critique de l’article et à l’approbation finale de la version à publier.

Déclaration de conflit d’intérêts

TM a reçu des honoraires de conférence de Gilead et un soutien de voyage de MSD et de Gilead. JM a reçu des subventions de recherche, un soutien aux voyages et des honoraires de conférences de Gilead, MSD, Basilea Pharmaceuticals, Astellas et Pfizer et a participé à des conseils consultatifs pour MSD, Gilead, Astellas, Basilea, Pfizer, F2G, Amplyx, Scynexis et Cidara. KL a reçu des subventions de recherche, un soutien aux voyages et des honoraires de conférences de Gilead, MSD et Pfizer. Elle a participé à des conseils consultatifs pour MSD et Gilead.

L’autre auteur déclare que la recherche a été menée en l’absence de relations commerciales ou financières pouvant être interprétées comme un conflit d’intérêts potentiel.