Recherche de bio-marqueurs de l’inflammation dans le SJSR
2020 Financement AFE : 20.000€
Investigateur(s) coordinateurs(s) :
Dr Sofiène Chenini Pr Yves Dauvilliers CHRU Montpellier
Objectifs :
1/ Comparaison des marqueurs de l’inflammation chronique (IL-6, IL-10, TNFα et la CRP US) et du métabolisme glucido-lipidique chez des patients SJSR dipper et non-dipper et des témoins sains dipper
2/ Rechercher un lien entre ces marqueurs et les caractéristiques cliniques et polysomnographiques du SJSR.
2- Comparer les taux de marqueurs inflammatoires sanguins (cytokines et CRP) chez des patients atteints de SJSR idiopathique non traités ayant un statut de non-dipper versus des témoins ayant un statut de dipper.
Objectifs secondaires
A l’inclusion dans l’étude :
Il s’agit d’une étude ancillaire sur une collection biologique constituée lors d’un essai clinique monocentrique contrôlé et randomisé en double aveugle et d’une étude cas non-traités et témoins.
Auto-questionnaires :
Stratégie d’analyse
• Analyse descriptive :
Références :
1. Allen RP, Walters AS, Montplaisir J, et al. Restless legs syndrome prevalence and impact: Rest
general population study. Arch Intern Med. 2005;165:1286–1292.
2. Tison F, Crochard A, Léger D, Bouée S, Lainey E, Hasnaoui AE. Epidemiology of restless legs
syndrome in French adults A nationwide survey: The INSTANT Study. Neurology. 2005;65:239–
246.
3. Allen RP, Picchietti DL, Garcia-Borreguero D, et al. Restless legs syndrome/Willis-Ekbom disease
diagnostic criteria: updated International Restless Legs Syndrome Study Group (IRLSSG)
consensus criteria--history, rationale, description, and significance. Sleep Med. 2014;15:860–
873.
4. Montplaisir J, Boucher S, Poirier G, Lavigne G, Lapierre O, Lespérance P. Clinical,
polysomnographic, and genetic characteristics of restless legs syndrome: A study of 133 patients
diagnosed with new standard criteria. Mov Disord. 1997;12:61–65.
5. Dauvilliers Y, Winkelmann J. Restless legs syndrome: update on pathogenesis. Curr Opin Pulm
Med. 2013;19:594–600.
6. Trenkwalder C, Allen R, Högl B, Paulus W, Winkelmann J. Restless legs syndrome associated with
major diseases: A systematic review and new concept. Neurology. 2016;86:1336–1343.
7. Li Y, Li Y, Winkelman JW, et al. Prospective study of restless legs syndrome and total and
cardiovascular mortality among women. Neurology. 2018;90:e135–e141.
8. Winkelman JW, Blackwell T, Stone K, Ancoli-Israel S, Redline S. Associations of Incident
Cardiovascular Events With Restless Legs Syndrome and Periodic Leg Movements of Sleep in
Older Men, for the Outcomes of Sleep Disorders in Older Men Study (MrOS Sleep Study). Sleep.
2017;40.
9. Van Den Eeden SK, Albers KB, Davidson JE, et al. Risk of Cardiovascular Disease Associated with
a Restless Legs Syndrome Diagnosis in a Retrospective Cohort Study from Kaiser Permanente
Northern California. SLEEP. 2015;38:1009–1015.
10. Cholley-Roulleau M, Chenini S, Béziat S, Guiraud L, Jaussent I, Dauvilliers Y. Restless legs
syndrome and cardiovascular diseases: A case-control study. PLOS ONE. 2017;12:e0176552.
11. Winter AC, Schürks M, Glynn RJ, et al. Vascular risk factors, cardiovascular disease, and restless
legs syndrome in women. Am J Med. 2013;126:220–227, 227-2.
12. Berger K, Luedemann J, Trenkwalder C, John U, Kessler C. SEx and the risk of restless legs
syndrome in the general population. Arch Intern Med. 2004;164:196–202.
13. Winter AC, Berger K, Glynn RJ, et al. Vascular Risk Factors, Cardiovascular Disease, and Restless
Legs Syndrome in Men. Am J Med. 2013;126:228–235.e2.
14. De Vito K, Li Y, Batool-Anwar S, Ning Y, Han J, Gao X. Prospective study of obesity, hypertension,
high cholesterol, and risk of restless legs syndrome. Mov Disord. 2014;29:1044–1052.
15. Batool-Anwar S, Malhotra A, Forman J, Winkelman J, Li Y, Gao X. Restless legs syndrome and
hypertension in middle-aged women. Hypertension. 2011;58:791–796.
16. Gottlieb DJ, Somers VK, Punjabi NM, Winkelman JW. Restless legs syndrome and cardiovascular
disease: a research roadmap. Sleep Med. 2017;31:10–17.
17. von Haehling S, Jankowska EA, van Veldhuisen DJ, Ponikowski P, Anker SD. Iron deficiency and
cardiovascular disease. Nat Rev Cardiol. 2015;12:659–669.
18. Cassel W, Kesper K, Bauer A, et al. Significant association between systolic and diastolic blood
pressure elevations and periodic limb movements in patients with idiopathic restless legs
syndrome. Sleep Med. 2016;17:109–120.
19. Sforza E, Nicolas A, Lavigne G, Rpgst AG, Petit D, Montplaisir J. EEG and cardiac activation during
periodic leg movements in sleep Support for a hierarchy of arousal responses. Neurology.
1999;52:786–786.
20. Winkelman JW. The evoked heart rate response to periodic leg movements of sleep. Sleep.
1999;22:575–580.
21. Ferri R, Zucconi M, Rundo F, Spruyt K, Manconi M, Ferini-Strambi L. Heart rate and spectral EEG
changes accompanying periodic and non-periodic leg movements during sleep. Clin
Neurophysiol. 2007;118:438–448.
22. Chenini S, Rassu AL, Guiraud L, et al. Blood pressure profile and endothelial function in restless
legs syndrome. Sci Rep. 2019;9:1–10.
23. Hermida RC, Ayala DE, Mojón A, Fernández JR. Blunted sleep-time relative blood pressure decline
increases cardiovascular risk independent of blood pressure level--the “normotensive non-dipper” paradox. Chronobiol Int. 2013;30:87–98.
24. Salles GF, Reboldi G, Fagard RH, et al. Prognostic Effect of the Nocturnal Blood Pressure Fall in
Hypertensive Patients. Hypertension [online serial]. Epub 2016 Apr. Accessed at:
https://www.ahajournals.org/lookup/doi/10.1161/HYPERTENSIONAHA.115.06981. Accessed
September 26, 2018.
25. Ben-Dov IZ, Kark JD, Ben-Ishay D, Mekler J, Ben-Arie L, Bursztyn M. Predictors of All-Cause
Mortality in Clinical Ambulatory Monitoring: Unique Aspects of Blood Pressure During Sleep.
Hypertension. 2007;49:1235–1241.
26. Boggia J, Li Y, Thijs L, et al. Prognostic accuracy of day versus night ambulatory blood pressure: a
cohort study. The Lancet. 2007;370:1219–1229.
27. Zeng C, Zhang M, Asico LD, Eisner GM, Jose PA. The dopaminergic system in hypertension. Clin
Sci. 2007;112:583–597.
28. Mann Douglas L. Innate Immunity and the Failing Heart. Circ Res. 2015;116:1254–1268.
29. Kaptoge S, Seshasai SRK, Gao P, et al. Inflammatory cytokines and risk of coronary heart disease:
new prospective study and updated meta-analysis. Eur Heart J. 2014;35:578–589.
30. The Emerging Risk Factors Collaboration. C-reactive protein concentration and risk of coronary
heart disease, stroke, and mortality: an individual participant meta-analysis. The Lancet.
2010;375:132–140.
31. Blake GJ, Ridker PM. Inflammatory bio-markers and cardiovascular risk prediction. J Intern Med.
2002;252:283–294.
32. Ferreira VL, Borba HHL, Bonetti A de F, P.Leonart L, Pontarolo R. Cytokines and Interferons: Types
and Functions. Autoantibodies Cytokines [online serial]. Epub 2018 Mar 13. Accessed at:
https://www.intechopen.com/books/autoantibodies-and-cytokines/cytokines-and-
interferonstypes-and-functions. Accessed January 31, 2020.
33. Ridker Paul M., Rifai Nader, Stampfer Meir J., Hennekens Charles H. Plasma Concentration of
Interleukin-6 and the Risk of Future Myocardial Infarction Among Apparently Healthy Men.
Circulation. 2000;101:1767–1772.
34. Ridker Paul M, Buring Julie E., Cook Nancy R., Rifai Nader. C-Reactive Protein, the Metabolic
Syndrome, and Risk of Incident Cardiovascular Events. Circulation. 2003;107:391–397.
35. Torre-Amione G, Kapadia S, Benedict C, Oral H, Young JB, Mann DL. Proinflammatory cytokine
levels in patients with depressed left ventricular ejection fraction: A report from the studies of
left ventricular dysfunction (SOLVD). J Am Coll Cardiol. 1996;27:1201–1206.
36. Kehmeier ES, Lepper W, Kropp M, et al. TNF-α, myocardial perfusion and function in patients
with ST-segment elevation myocardial infarction and primary percutaneous coronary
intervention. Clin Res Cardiol. 2012;101:815–827.
37. Bautista LE, Vera LM, Arenas IA, Gamarra G. Independent association between inflammatory
markers (C-reactive protein, interleukin-6, and TNF-alpha) and essential hypertension. J Hum
Hypertens. 2005;19:149–154.
38. Hotamisligil GS, Arner P, Caro JF, Atkinson RL, Spiegelman BM. Increased adipose tissue
expression of tumor necrosis factor-alpha in human obesity and insulin resistance. J Clin Invest.
1995;95:2409–2415.
39. Shoelson SE, Lee J, Goldfine AB. Inflammation and insulin resistance. J Clin Invest.
2006;116:1793–1801.
40. Spranger J, Kroke A, Möhlig M, et al. Inflammatory cytokines and the risk to develop type 2
diabetes: results of the prospective population-based European Prospective Investigation into
Cancer and Nutrition (EPIC)-Potsdam Study. Diabetes. 2003;52:812–817.
41. Donath MY, Shoelson SE. Type 2 diabetes as an inflammatory disease. Nat Rev Immunol.
2011;11:98–107.
42. Libby P, Ridker PM, Hansson GK, Leducq Transatlantic Network on Atherothrombosis.
Inflammation in atherosclerosis: from pathophysiology to practice. J Am Coll Cardiol.
2009;54:2129–2138.
43. Meléndez GC, McLarty JL, Levick SP, Du Y, Janicki JS, Brower GL. Interleukin 6 mediates
myocardial fibrosis, concentric hypertrophy, and diastolic dysfunction in rats. Hypertens Dallas
Tex 1979. 2010;56:225–231.
44. Hartman MHT, Groot HE, Leach IM, Karper JC, van der Harst P. Translational overview of cytokine
inhibition in acute myocardial infarction and chronic heart failure. Trends Cardiovasc Med.
2018;28:369–379.
45. Choy E, Ganeshalingam K, Semb AG, Szekanecz Z, Nurmohamed M. Cardiovascular risk in
rheumatoid arthritis: recent advances in the understanding of the pivotal role of inflammation,
risk predictors and the impact of treatment. Rheumatol Oxf Engl. 2014;53:2143–2154.
46. Ntusi NAB, Francis JM, Sever E, et al. Anti-TNF modulation reduces myocardial inflammation and
improves cardiovascular function in systemic rheumatic diseases. Int J Cardiol. 2018;270:253–
259.
47. Ridker PM, Everett BM, Thuren T, et al. Antiinflammatory Therapy with Canakinumab for
Atherosclerotic Disease. N Engl J Med. 2017;377:1119–1131.
48. Weinstock LB, Walters AS, Paueksakon P. Restless legs syndrome – Theoretical roles of
inflammatory and immune mechanisms. Sleep Med Rev. 2012;16:341–354.
49. Dauvilliers Y, Chenini S, Vialaret J, et al. Association between serum hepcidin level and restless
legs syndrome. Mov Disord. 2018;33:618–627.
50. Hentze MW, Muckenthaler MU, Galy B, Camaschella C. Two to Tango: Regulation of Mammalian
Iron Metabolism. Cell. 2010;142:24–38.
51. Trotti LM, Rye DB, Staercke CD, Hooper WC, Quyyumi A, Bliwise DL. Elevated C-reactive protein
is associated with severe periodic leg movements of sleep in patients with restless legs syndrome.
Brain Behav Immun. 2012;26:1239–1243.
52. Olgun Yazar H, Yazar T, Özdemir S, Kasko Arici Y. Serum C-reactive protein/albumin ratio and
restless legs syndrome. Sleep Med. 2019;58:61–65.
53. Benediktsdottir B, Janson C, Lindberg E, et al. Prevalence of restless legs syndrome among adults
in Iceland and Sweden: Lung function, comorbidity, ferritin, biomarkers and quality of life. Sleep
Med. 2010;11:1043–1048.
54. Berger K, von Eckardstein A, Trenkwalder C, Rothdach A, Junker R, Weiland SK. Iron metabolism
and the risk of Restless Legs Syndrome in an elderly general population – The MEMO-Study. J
Neurol. 2002;249:1195–1199.
55. Chandra S, Gupta V, Chandra H, et al. Serum Interleukin-6 is Not Linked with Sleep-Quality,
Restless Legs Syndrome, and Depression, But with 6-Month Survival in Hematological
Malignancies. J Neurosci Rural Pract. 2019;10:94–100.
56. Higuchi T, Abe M, Mizuno M, et al. Association of restless legs syndrome with oxidative stress
and inflammation in patients undergoing hemodialysis. Sleep Med. 2015;16:941–948.
57. Auvinen P, Mäntyselkä P, Koponen H, et al. Elevation of tumor necrosis factor alpha levels is
associated with restless legs symptoms in clinically depressed patients. J Psychosom Res.
2018;115:1–5.
58. Dhingra R, Gona P, Nam B-H, et al. C-Reactive Protein, Inflammatory Conditions, and
Cardiovascular Disease Risk. Am J Med. 2007;120:1054–1062.
59. Nehring SM, Patel BC. C Reactive Protein (CRP). Epub 2019 Apr 21. Accessed at:
/books/NBK441843/. Accessed January 31, 2020.
60. Dauvilliers Y, Jaussent I, Lecendreux M, et al. Cerebrospinal fluid and serum cytokine profiles in
narcolepsy with cataplexy: A case-control study. Brain Behav Immun. 2014;37:260–266.
Investigateur(s) coordinateurs(s) :
Dr Sofiène Chenini Pr Yves Dauvilliers CHRU Montpellier
Résumé : Le syndrome des jambes sans repos (SJSR) est une pathologie neurologique sensori-motrice fréquente et invalidante. La physiopathologie du SJSR et lié à un déficit en fer dans le cerveau, une prédisposition génétique et un dysfonctionnement dopaminergique. De nombreuses études objectivent un lien entre le SJSR et les maladies cardiovasculaires (MCV). Les mouvements périodiques des jambes (MPJ) présents chez 60-80% des patients avec SJSR, sont associés à des augmentations récurrentes et concomitantes de la fréquence cardiaque (FC) et de la pression artérielle (PA), ainsi qu’à des micro-éveils, ce qui participerait à une augmentation des PA nocturne. Associés à la privation de sommeil et au déficit en fer, les MPJ induiraient un risque cardiovasculaire dans le SJSR. Nous avons récemment démontré que l’absence de baisse physiologique de la PA la nuit, appelée statut «non dipper» prédictif de MCV, était plus fréquent chez les patients avec un SJSR que des témoins, mais n’était associé ni au temps de sommeil total ni à l’index de MPJ via la polysomnographie. Ce statut non dipper semble réversible (statut dipper) après un traitement par agoniste dopaminergique, la Rotigotine, dans un essai randomisé et contrôlé. La baisse de la PA nocturne était associée à l’augmentation du temps de sommeil mais pas avec la réduction des MPJ ou la sévérité du SJSR, suggérant que la restauration du statut dipper sous Rotigotine est médié par d’autres mécanismes, possiblement d’origine métabolique et/ ou inflammatoire.
L’inflammation chronique de bas grade joue un rôle dans la physiopathologie des MCV, du SJSR et des MPJ. Elle est régulée par de nombreuses molécules de signalisation cellulaire appelées cytokines. Les cytokines pro-inflammatoires sont constituées entre autres par le facteur de nécrose tissulaire (TNFα) et les interleukines IL-1 et IL-6, et sont inhibées par IL-10. L’augmentation des cytokines proinflammatoires est associée à un mauvais pronostic cardiovasculaire, aux troubles de l’humeur, et elles stimulent la sécrétion d’hepcidine, elle-même élevée dans le SJSR. Cependant, peu d’étude ont mesuré les marqueurs de l’inflammation chronique dans le SJSR avec des résultats discordants.
Objectifs :
1/ Comparaison des marqueurs de l’inflammation chronique (IL-6, IL-10, TNFα et la CRP US) et du métabolisme glucido-lipidique chez des patients SJSR dipper et non-dipper et des témoins sains dipper
2/ Rechercher un lien entre ces marqueurs et les caractéristiques cliniques et polysomnographiques du SJSR.
OBJECTIFS DE LA RECHERCHE
Objectif principal2- Comparer les taux de marqueurs inflammatoires sanguins (cytokines et CRP) chez des patients atteints de SJSR idiopathique non traités ayant un statut de non-dipper versus des témoins ayant un statut de dipper.
Objectifs secondaires
A l’inclusion dans l’étude :
- Comparer les taux de marqueurs inflammatoires sanguins chez des patients atteints de SJSRidiopathique avec un statut de « non-dipper », des patients atteints de SJSR idiopathique avecun statut de « dipper » et des témoins avec un statut de « dipper ».
- Comparer les taux de dosage lipidique (cholestérol total, HDL, LDL, triglycérides), glucidique (glycémie à jeun, hémoglobine glyquée, insulinémie) et la créatinine chez des patients atteints de SJSR idiopathique avec un statut de « non-dipper », des patients atteints de SJSR idiopathique avec un statut de « dipper » et des témoins avec un statut de « dipper ».
- Etudier les liens entre les taux de cytokines, les biomarqueurs lipido-glucidique et les paramètres cliniques (SJSR, insomnie, somnolence), polysomnographique (TTS et MPJs), la MAPA (PA diurne et nocturne nuit et des 24-heures) et la fonction endothéliale.
Evaluation prospective :
- Etudier l’évolution des marqueurs de l’inflammation et lipido-glucidique en lien avec les paramètres cliniques (SJSR, insomnie, somnolence), polysomnographique (TTS et MPJs), la MAPA (PA diurne et nocturne nuit et des 24-heures) et la fonction endothéliale entre la visite initiale et finale chez des patients atteints de SJSR idiopathique traités par rotigotine versus placebo.
- Comparer l’évolution des marqueurs inflammatoires sanguins (cytokines et CRP), lipidique (cholestérol total, HDL, LDL, triglycérides), glucidique (glycémie à jeun, hémoglobine glyquée, insulinémie) et la créatinine chez des patients atteints de SJSR idiopathique traités par rotigotine versus placebo.
METHODOLOGIE
Plan expérimentalIl s’agit d’une étude ancillaire sur une collection biologique constituée lors d’un essai clinique monocentrique contrôlé et randomisé en double aveugle et d’une étude cas non-traités et témoins.
Phase de maintenance : La posologie de la rotigotine/placebo ne pouvait pas être modifiée pendant la phase de maintenance qui durait 2 semaines. A la fin de cette phase (visite V4), les patients ont bénéficié d’un enregistrement du sommeil, d’un prélèvement sanguin à jeun au réveil à 7 heures, et le lendemain une MAPA. Ils ont rempli les échelles d’IRLSSGQ, EPW, ISI et BDI, et sont entrés dans la période de sevrage progressif de la rotigotine/placebo.
Critères d’inclusion
Critère de jugement principal : Taux de cytokine Il-6 mesuré à l’inclusion dans l’étude.
Critère de jugement secondaire : Taux de cytokines IL-10, TNFα ainsi que les taux de CRP et les taux de cholestérol total, HDL, LDL, triglycérides, glycémie à jeun, hémoglobine glyquée, insulinémie, créatinine.
Description des paramètres d’évaluation :
Paramètre biologiques :
Critères d’inclusion
Critère de jugement principal : Taux de cytokine Il-6 mesuré à l’inclusion dans l’étude.
Critère de jugement secondaire : Taux de cytokines IL-10, TNFα ainsi que les taux de CRP et les taux de cholestérol total, HDL, LDL, triglycérides, glycémie à jeun, hémoglobine glyquée, insulinémie, créatinine.
Description des paramètres d’évaluation :
Paramètre biologiques :
- Le kit Human Interleukin-6 (IL-6) ELISA (Thermofisher®, Waltham, Massachusetts) permet la quantification d’IL-6dans le sérum.
- Le kit Human Interleukin-10 (IL-10) ELISA (Thermofisher®, Waltham, Massachusetts) permet la quantification d’IL-10dans le sérum.
- Le kit Human TNF-α (facteur de nécrose tumoral) ELISA (Thermofisher®, Waltham, Massachusetts) permet la quantification de TNF-α dans le sérum.
- Les Cytokines : Les principales cytokines impliquées dans l’inflammation systémique sont le TNF alpha, les interleukines 1 (IL-1) et 6 (IL-6). Le TNF alpha est une cytokine pléiotropique exerçant entre autres une fonction pro-inflammatoire lorsqu’elle se lie au récepteur TNFR1. Elle joue un rôle majeur dans l’initiation de la réponse inflammatoire aigue en stimulant la sécrétion de CRP. Dans des conditions pathologiques et lorsque les mécanismes d’inhibition de l’inflammation sont dépassés, la sécrétion incontrôlée de TNFα induit une chronicisation de l’inflammation en stimulant la synthèse des interleukines pro-inflammatoire que sont l’IL-6 et l’IL-1. L’IL-6 joue un rôle dans l’immunité inné et acquise. L’IL-6 module l’hématopoïèse, et le recrutement de polynucléaire et exerce une activité régulatrice sur les lymphocytes T et B. l’IL-10 a une action inhibitrice sur les macrophages activés qui secrètent des cytokines pro-inflammatoire tels le TNFα et IL-1.
- La MAPA : C’est un dispositif simple comprenant un brassard relié à un petit appareil enregistreur ttaché à la ceinture est installé le matin pour 24 heures. L'appareil prend la pression artérielle (PA) toutes les 15 minutes en moyenne dans la journée et toutes les 30 minutes pendant la nuit. Chaque enregistrement est validé selon les critères de qualité suivants : taille du brassard adaptée au diamètre du bras, étalonnage de l’appareil contrôlé (pas plus de 10 mm Hg de différence entre la 1ère mesure MAPA et une mesure sphygmomanométrique concomitante pour la PAS (PA systolique) et la PAD (PA diastolique), durée de l’enregistrement 24 heures et comprenant au moins 48 mesures valides et pas plus de deux tranches horaires manquantes. Pour chacun des sujets, l’enregistrement a lieu un jour d’activité normale, en dehors du week-end et une fiche d’activité est remplie. Les paramètres suivants sont recueillis : PAS, PAD, PAM, PP (en mm Hg) et FC (en bpm), sur 24 heures, le jour (7H-22H), la nuit (22H-7H). Les chutes nocturnes de PAS, et de PAD seront calculées. Une baisse physiologique normale de la pression artérielle correspond à une chute nocturne > 10%.
- La PSG: Tous les patients ont bénéficié d’un enregistrement vidéo-polysomnographique(PSG) au laboratoire du sommeil. La PSG inclue un enregistrement électrocardiogramme en continu, un électromyogramme des muscles tibialis antérieurs afin d’évaluer les MPJ. Les MPJ sont analysés suivant les critères internationaux : seuls les mouvements d’une durée de 0.5 à 10 secondes séparés par des intervalles de 4-90 secondes, et se produisant en une série de quatre mouvements consécutifs ou plus, sont considérés comme des MPJ. Les MPJ pendant la veille, pendant le sommeil, sommeil lent et sommeil paradoxal, ainsi que le nombre de MPJ associés à une réaction d’éveils sont analysés. La présence d’un index de MPJ >10/h est un critère d’inclusion. La présence d’un index d’apnées hypopnées au cours du sommeil supérieur à 15/h est un critère d’exclusion.
Les dosages suivants ont été effectués le matin en baseline pour les patients et les témoins, et à la fin de l’étude randomisée Rotigotine vs Placebo pour les patients inclus dans cette seconde étude : Cholestérol total, LDL et HDL-cholestérols, triglycérides, glycémie à jeun, HbA1c, insuline, créatinine, CRP ultrasensible et ferritine. Nous avons constitué une collection biologique stockés au département de biochimie dans un congélateur à -80°c. Nous utiliserons ces prélèvements pour le dosage des cytokines.
Auto-questionnaires :
Echelle de Sévérité du Syndrome des Jambes sans Repos (IRLSQ) : elle a été élaborée par l’International Restless Legs Syndrome Study Group IRLSSG, 2003 (ref) : Elle comprend 10 items (durée des symptômes, fréquence, retentissement sur le sommeil, sur la vie quotidienne, etc.) cotés chacun de 1 à 4 permettant de classer les patients en quatre catégories : atteinte légère (1 à 10), moyenne (11 à 20), sévère (21 à 30) ou très sévère (31 à 40). Questionnaire de somnolence diurne d'Epworth (EPW) : C’est un auto-questionnaire comprenant 8 items. Le sujet est invité à renseigner sa propension à s’endormir dans chacune des 8 situations de la vie quotidienne diurne. Ce questionnaire est construit selon une échelle de Likert à 4 points (0 à 3, selon l’intensité perçue de la somnolence). Le score total est calculé, un score supérieur à 10 témoigne d’une plainte de somnolence diurne excessive (ref). Index de sévérité de l’insomnie (ISI) : il s’agit d’un auto-questionnaire validé permettant au patient d’apprécier la sévérité de son insomnie et de son impact sur le fonctionnement diurne (47,48). Il contient 7 items cotés de 0 à 4 pour un score total compris entre 0 et 28. Un score >14 témoigne d’une plainte d’insomnie significative. Inventaire de dépression de Beck (BDI) : Il s’agit d’un auto-questionnaire en 21 items appréciant l’intensité de la symptomatologie dépressive au cours de la dernière semaine (49). Il ne permet pas de porter un diagnostic de dépression. Il est construit selon une échelle de Likert à 4 points (de 0 à 3 correspondants à 4 degrés d’intensité croissante d’un symptôme). Le score total est calculé, variant de 0 à 63. Un score supérieur à 13 témoigne d’une symptomatologie dépressive modérée. Pour un score compris entre 20 et 29 l’intensité de la symptomatologie dépressive est moyenne, un score supérieur à 29 témoigne d’une intensité sévère.
Analyse Statistique
Analyse
Analyse Statistique
Analyse
Calcul du nombre de sujets nécessaire (NSN)
Le critère de jugement principal porte sur la différence de concentration de l’IL6 observée à l’inclusion entre un groupe de patients atteints d’un SJSR avec MPJ et statut non dipper et un groupe de témoins sains sans MPJ et avec un statut de dipper. Comme l’un des objectifs de l’étude sera de comparer la concentration en IL6 entre 2 groupes de patients (dipper et non-dipper), nous prévoyons d’inclure deux fois plus de patients RLS. En l’absence d’études réalisées avec une méthodologie comparable, nous nous sommes basés sur la concentration estimée de l’IL6 d’un groupe de témoins sains avec une moyenne de 2.4pg/ml et un écart-type de 4.9 (données transmises par l’auteur en moyenne et SD). Dans l’hypothèse d’une différence de concentration entre les deux groupes de 2.7pg/ml (moyenne de concentration de l’IL-6 de 5.1ng/ml chez les patients), un ratio 1-2, un risque de 1ere espèce soit de 0.05 et un risque de 2eme espèce soit de 0.20, il sera nécessaire d’inclure 40 sujets par groupe (40 témoins et 80 patients (dont 40 dippers et 40 non-dippers) soit un total de 120 sujets. Si on considère que pour 5% des sujets environ, une anomalie (technique, de conservation, de dosage) empêchera la réalisation des dosages, un total de 126 sujets (42 témoins, 84 patients) sera donc être nécessaire pour cette étude sur l'objectif principal.
Le critère de jugement principal porte sur la différence de concentration de l’IL6 observée à l’inclusion entre un groupe de patients atteints d’un SJSR avec MPJ et statut non dipper et un groupe de témoins sains sans MPJ et avec un statut de dipper. Comme l’un des objectifs de l’étude sera de comparer la concentration en IL6 entre 2 groupes de patients (dipper et non-dipper), nous prévoyons d’inclure deux fois plus de patients RLS. En l’absence d’études réalisées avec une méthodologie comparable, nous nous sommes basés sur la concentration estimée de l’IL6 d’un groupe de témoins sains avec une moyenne de 2.4pg/ml et un écart-type de 4.9 (données transmises par l’auteur en moyenne et SD). Dans l’hypothèse d’une différence de concentration entre les deux groupes de 2.7pg/ml (moyenne de concentration de l’IL-6 de 5.1ng/ml chez les patients), un ratio 1-2, un risque de 1ere espèce soit de 0.05 et un risque de 2eme espèce soit de 0.20, il sera nécessaire d’inclure 40 sujets par groupe (40 témoins et 80 patients (dont 40 dippers et 40 non-dippers) soit un total de 120 sujets. Si on considère que pour 5% des sujets environ, une anomalie (technique, de conservation, de dosage) empêchera la réalisation des dosages, un total de 126 sujets (42 témoins, 84 patients) sera donc être nécessaire pour cette étude sur l'objectif principal.
Stratégie d’analyse
• Analyse descriptive :
Les caractéristiques de la population d’étude seront résumées par des pourcentages pour les variables catégorielles (i.e. sexe), des moyennes et écart-type ou médianes et range pour les variables quantitatives (i.e. Age, marqueurs biologiques, ...).
• Analyse du critère de jugement principal :
En ce qui concerne l’analyse sur le critère de jugement principal portant sur la concentration d’IL-6 à l’inclusion une analyse par régression linéaire pourra être envisagée (si l’hypothèse de normalité des résidus de la distribution de la variation n’est pas rejetée) permettant ainsi de tester l’effet groupe en tenant compte des facteurs de confusion potentiels associés à un p<0.15 détectés en analyse univariée à partir d’analyse de corrélations (test de Spearman), tests de moyennes (test de Student). Si la normalité de la distribution de la concentration est rejetée, une dichotomisation de la variation pourra être envisagée. Un modèle de régression logistique sera alors implémenté.
• Analyse des critères de jugement secondaires :
La même méthodologie sera utilisée :
En ce qui concerne l’analyse sur le critère de jugement principal portant sur la concentration d’IL-6 à l’inclusion une analyse par régression linéaire pourra être envisagée (si l’hypothèse de normalité des résidus de la distribution de la variation n’est pas rejetée) permettant ainsi de tester l’effet groupe en tenant compte des facteurs de confusion potentiels associés à un p<0.15 détectés en analyse univariée à partir d’analyse de corrélations (test de Spearman), tests de moyennes (test de Student). Si la normalité de la distribution de la concentration est rejetée, une dichotomisation de la variation pourra être envisagée. Un modèle de régression logistique sera alors implémenté.
• Analyse des critères de jugement secondaires :
La même méthodologie sera utilisée :
- pour comparer les concentrations des autres bio-marqueurs évalués à l’inclusion entre les cas et les témoins
- pour comparer les concentrations des biomarqueurs évalués à l’inclusion entre 3 groupes (témoins, patients non-dippers, patients dippers)
- pour comparer l’évolution des marqueurs biologiques en fonction des caractéristiques cliniques
Le niveau de signification sera fixé à p <0,05. Les analyses seront effectuées à l'aide du logiciel statistique SAS (version 9.4; SAS Inc, Cary, Caroline du Nord). Les données manquantes ne seront pas remplacées.
Déroulement de l’étude :
Déroulement de l’étude :
Lieux de réalisation de l’étude :Le recrutement des patients a été effectué au sein de la file active des patients suivis en consultation, par les praticiens exerçant au sein de l'unité des troubles du sommeil et de l'éveil, service de Neurologie, CHU Gui de Chauliac, Montpellier. Les visites médicales ainsi que la PSG se sont déroulées dans l’Unité des Troubles du Sommeil du CHRU de Montpellier.
Références :
1. Allen RP, Walters AS, Montplaisir J, et al. Restless legs syndrome prevalence and impact: Rest
general population study. Arch Intern Med. 2005;165:1286–1292.
2. Tison F, Crochard A, Léger D, Bouée S, Lainey E, Hasnaoui AE. Epidemiology of restless legs
syndrome in French adults A nationwide survey: The INSTANT Study. Neurology. 2005;65:239–
246.
3. Allen RP, Picchietti DL, Garcia-Borreguero D, et al. Restless legs syndrome/Willis-Ekbom disease
diagnostic criteria: updated International Restless Legs Syndrome Study Group (IRLSSG)
consensus criteria--history, rationale, description, and significance. Sleep Med. 2014;15:860–
873.
4. Montplaisir J, Boucher S, Poirier G, Lavigne G, Lapierre O, Lespérance P. Clinical,
polysomnographic, and genetic characteristics of restless legs syndrome: A study of 133 patients
diagnosed with new standard criteria. Mov Disord. 1997;12:61–65.
5. Dauvilliers Y, Winkelmann J. Restless legs syndrome: update on pathogenesis. Curr Opin Pulm
Med. 2013;19:594–600.
6. Trenkwalder C, Allen R, Högl B, Paulus W, Winkelmann J. Restless legs syndrome associated with
major diseases: A systematic review and new concept. Neurology. 2016;86:1336–1343.
7. Li Y, Li Y, Winkelman JW, et al. Prospective study of restless legs syndrome and total and
cardiovascular mortality among women. Neurology. 2018;90:e135–e141.
8. Winkelman JW, Blackwell T, Stone K, Ancoli-Israel S, Redline S. Associations of Incident
Cardiovascular Events With Restless Legs Syndrome and Periodic Leg Movements of Sleep in
Older Men, for the Outcomes of Sleep Disorders in Older Men Study (MrOS Sleep Study). Sleep.
2017;40.
9. Van Den Eeden SK, Albers KB, Davidson JE, et al. Risk of Cardiovascular Disease Associated with
a Restless Legs Syndrome Diagnosis in a Retrospective Cohort Study from Kaiser Permanente
Northern California. SLEEP. 2015;38:1009–1015.
10. Cholley-Roulleau M, Chenini S, Béziat S, Guiraud L, Jaussent I, Dauvilliers Y. Restless legs
syndrome and cardiovascular diseases: A case-control study. PLOS ONE. 2017;12:e0176552.
11. Winter AC, Schürks M, Glynn RJ, et al. Vascular risk factors, cardiovascular disease, and restless
legs syndrome in women. Am J Med. 2013;126:220–227, 227-2.
12. Berger K, Luedemann J, Trenkwalder C, John U, Kessler C. SEx and the risk of restless legs
syndrome in the general population. Arch Intern Med. 2004;164:196–202.
13. Winter AC, Berger K, Glynn RJ, et al. Vascular Risk Factors, Cardiovascular Disease, and Restless
Legs Syndrome in Men. Am J Med. 2013;126:228–235.e2.
14. De Vito K, Li Y, Batool-Anwar S, Ning Y, Han J, Gao X. Prospective study of obesity, hypertension,
high cholesterol, and risk of restless legs syndrome. Mov Disord. 2014;29:1044–1052.
15. Batool-Anwar S, Malhotra A, Forman J, Winkelman J, Li Y, Gao X. Restless legs syndrome and
hypertension in middle-aged women. Hypertension. 2011;58:791–796.
16. Gottlieb DJ, Somers VK, Punjabi NM, Winkelman JW. Restless legs syndrome and cardiovascular
disease: a research roadmap. Sleep Med. 2017;31:10–17.
17. von Haehling S, Jankowska EA, van Veldhuisen DJ, Ponikowski P, Anker SD. Iron deficiency and
cardiovascular disease. Nat Rev Cardiol. 2015;12:659–669.
18. Cassel W, Kesper K, Bauer A, et al. Significant association between systolic and diastolic blood
pressure elevations and periodic limb movements in patients with idiopathic restless legs
syndrome. Sleep Med. 2016;17:109–120.
19. Sforza E, Nicolas A, Lavigne G, Rpgst AG, Petit D, Montplaisir J. EEG and cardiac activation during
periodic leg movements in sleep Support for a hierarchy of arousal responses. Neurology.
1999;52:786–786.
20. Winkelman JW. The evoked heart rate response to periodic leg movements of sleep. Sleep.
1999;22:575–580.
21. Ferri R, Zucconi M, Rundo F, Spruyt K, Manconi M, Ferini-Strambi L. Heart rate and spectral EEG
changes accompanying periodic and non-periodic leg movements during sleep. Clin
Neurophysiol. 2007;118:438–448.
22. Chenini S, Rassu AL, Guiraud L, et al. Blood pressure profile and endothelial function in restless
legs syndrome. Sci Rep. 2019;9:1–10.
23. Hermida RC, Ayala DE, Mojón A, Fernández JR. Blunted sleep-time relative blood pressure decline
increases cardiovascular risk independent of blood pressure level--the “normotensive non-dipper” paradox. Chronobiol Int. 2013;30:87–98.
24. Salles GF, Reboldi G, Fagard RH, et al. Prognostic Effect of the Nocturnal Blood Pressure Fall in
Hypertensive Patients. Hypertension [online serial]. Epub 2016 Apr. Accessed at:
https://www.ahajournals.org/lookup/doi/10.1161/HYPERTENSIONAHA.115.06981. Accessed
September 26, 2018.
25. Ben-Dov IZ, Kark JD, Ben-Ishay D, Mekler J, Ben-Arie L, Bursztyn M. Predictors of All-Cause
Mortality in Clinical Ambulatory Monitoring: Unique Aspects of Blood Pressure During Sleep.
Hypertension. 2007;49:1235–1241.
26. Boggia J, Li Y, Thijs L, et al. Prognostic accuracy of day versus night ambulatory blood pressure: a
cohort study. The Lancet. 2007;370:1219–1229.
27. Zeng C, Zhang M, Asico LD, Eisner GM, Jose PA. The dopaminergic system in hypertension. Clin
Sci. 2007;112:583–597.
28. Mann Douglas L. Innate Immunity and the Failing Heart. Circ Res. 2015;116:1254–1268.
29. Kaptoge S, Seshasai SRK, Gao P, et al. Inflammatory cytokines and risk of coronary heart disease:
new prospective study and updated meta-analysis. Eur Heart J. 2014;35:578–589.
30. The Emerging Risk Factors Collaboration. C-reactive protein concentration and risk of coronary
heart disease, stroke, and mortality: an individual participant meta-analysis. The Lancet.
2010;375:132–140.
31. Blake GJ, Ridker PM. Inflammatory bio-markers and cardiovascular risk prediction. J Intern Med.
2002;252:283–294.
32. Ferreira VL, Borba HHL, Bonetti A de F, P.Leonart L, Pontarolo R. Cytokines and Interferons: Types
and Functions. Autoantibodies Cytokines [online serial]. Epub 2018 Mar 13. Accessed at:
https://www.intechopen.com/books/autoantibodies-and-cytokines/cytokines-and-
interferonstypes-and-functions. Accessed January 31, 2020.
33. Ridker Paul M., Rifai Nader, Stampfer Meir J., Hennekens Charles H. Plasma Concentration of
Interleukin-6 and the Risk of Future Myocardial Infarction Among Apparently Healthy Men.
Circulation. 2000;101:1767–1772.
34. Ridker Paul M, Buring Julie E., Cook Nancy R., Rifai Nader. C-Reactive Protein, the Metabolic
Syndrome, and Risk of Incident Cardiovascular Events. Circulation. 2003;107:391–397.
35. Torre-Amione G, Kapadia S, Benedict C, Oral H, Young JB, Mann DL. Proinflammatory cytokine
levels in patients with depressed left ventricular ejection fraction: A report from the studies of
left ventricular dysfunction (SOLVD). J Am Coll Cardiol. 1996;27:1201–1206.
36. Kehmeier ES, Lepper W, Kropp M, et al. TNF-α, myocardial perfusion and function in patients
with ST-segment elevation myocardial infarction and primary percutaneous coronary
intervention. Clin Res Cardiol. 2012;101:815–827.
37. Bautista LE, Vera LM, Arenas IA, Gamarra G. Independent association between inflammatory
markers (C-reactive protein, interleukin-6, and TNF-alpha) and essential hypertension. J Hum
Hypertens. 2005;19:149–154.
38. Hotamisligil GS, Arner P, Caro JF, Atkinson RL, Spiegelman BM. Increased adipose tissue
expression of tumor necrosis factor-alpha in human obesity and insulin resistance. J Clin Invest.
1995;95:2409–2415.
39. Shoelson SE, Lee J, Goldfine AB. Inflammation and insulin resistance. J Clin Invest.
2006;116:1793–1801.
40. Spranger J, Kroke A, Möhlig M, et al. Inflammatory cytokines and the risk to develop type 2
diabetes: results of the prospective population-based European Prospective Investigation into
Cancer and Nutrition (EPIC)-Potsdam Study. Diabetes. 2003;52:812–817.
41. Donath MY, Shoelson SE. Type 2 diabetes as an inflammatory disease. Nat Rev Immunol.
2011;11:98–107.
42. Libby P, Ridker PM, Hansson GK, Leducq Transatlantic Network on Atherothrombosis.
Inflammation in atherosclerosis: from pathophysiology to practice. J Am Coll Cardiol.
2009;54:2129–2138.
43. Meléndez GC, McLarty JL, Levick SP, Du Y, Janicki JS, Brower GL. Interleukin 6 mediates
myocardial fibrosis, concentric hypertrophy, and diastolic dysfunction in rats. Hypertens Dallas
Tex 1979. 2010;56:225–231.
44. Hartman MHT, Groot HE, Leach IM, Karper JC, van der Harst P. Translational overview of cytokine
inhibition in acute myocardial infarction and chronic heart failure. Trends Cardiovasc Med.
2018;28:369–379.
45. Choy E, Ganeshalingam K, Semb AG, Szekanecz Z, Nurmohamed M. Cardiovascular risk in
rheumatoid arthritis: recent advances in the understanding of the pivotal role of inflammation,
risk predictors and the impact of treatment. Rheumatol Oxf Engl. 2014;53:2143–2154.
46. Ntusi NAB, Francis JM, Sever E, et al. Anti-TNF modulation reduces myocardial inflammation and
improves cardiovascular function in systemic rheumatic diseases. Int J Cardiol. 2018;270:253–
259.
47. Ridker PM, Everett BM, Thuren T, et al. Antiinflammatory Therapy with Canakinumab for
Atherosclerotic Disease. N Engl J Med. 2017;377:1119–1131.
48. Weinstock LB, Walters AS, Paueksakon P. Restless legs syndrome – Theoretical roles of
inflammatory and immune mechanisms. Sleep Med Rev. 2012;16:341–354.
49. Dauvilliers Y, Chenini S, Vialaret J, et al. Association between serum hepcidin level and restless
legs syndrome. Mov Disord. 2018;33:618–627.
50. Hentze MW, Muckenthaler MU, Galy B, Camaschella C. Two to Tango: Regulation of Mammalian
Iron Metabolism. Cell. 2010;142:24–38.
51. Trotti LM, Rye DB, Staercke CD, Hooper WC, Quyyumi A, Bliwise DL. Elevated C-reactive protein
is associated with severe periodic leg movements of sleep in patients with restless legs syndrome.
Brain Behav Immun. 2012;26:1239–1243.
52. Olgun Yazar H, Yazar T, Özdemir S, Kasko Arici Y. Serum C-reactive protein/albumin ratio and
restless legs syndrome. Sleep Med. 2019;58:61–65.
53. Benediktsdottir B, Janson C, Lindberg E, et al. Prevalence of restless legs syndrome among adults
in Iceland and Sweden: Lung function, comorbidity, ferritin, biomarkers and quality of life. Sleep
Med. 2010;11:1043–1048.
54. Berger K, von Eckardstein A, Trenkwalder C, Rothdach A, Junker R, Weiland SK. Iron metabolism
and the risk of Restless Legs Syndrome in an elderly general population – The MEMO-Study. J
Neurol. 2002;249:1195–1199.
55. Chandra S, Gupta V, Chandra H, et al. Serum Interleukin-6 is Not Linked with Sleep-Quality,
Restless Legs Syndrome, and Depression, But with 6-Month Survival in Hematological
Malignancies. J Neurosci Rural Pract. 2019;10:94–100.
56. Higuchi T, Abe M, Mizuno M, et al. Association of restless legs syndrome with oxidative stress
and inflammation in patients undergoing hemodialysis. Sleep Med. 2015;16:941–948.
57. Auvinen P, Mäntyselkä P, Koponen H, et al. Elevation of tumor necrosis factor alpha levels is
associated with restless legs symptoms in clinically depressed patients. J Psychosom Res.
2018;115:1–5.
58. Dhingra R, Gona P, Nam B-H, et al. C-Reactive Protein, Inflammatory Conditions, and
Cardiovascular Disease Risk. Am J Med. 2007;120:1054–1062.
59. Nehring SM, Patel BC. C Reactive Protein (CRP). Epub 2019 Apr 21. Accessed at:
/books/NBK441843/. Accessed January 31, 2020.
60. Dauvilliers Y, Jaussent I, Lecendreux M, et al. Cerebrospinal fluid and serum cytokine profiles in
narcolepsy with cataplexy: A case-control study. Brain Behav Immun. 2014;37:260–266.