Brevet FR3158581A1 — publié le 20250725

L'invention concerne le domaine de l’évaluation du risque de développement d’un diabète de type 2 d’un sujet. Elle concerne plus particulièrement le calcul d’un score de risque clinique, et éventuellement le calcul d’un score de risque génétique additionnel, permettant l’estimation d’un score de risque de développement d’un diabète de type 2. Le score de risque clinique est notamment calculé à partir de données cliniques actuelles mais aussi passées, à savoir notamment les habitudes alimentaires et habitudes d’activité physique durant l’enfance du sujet. Figure 1 Méthode d’évaluation du risque de développement d’un diabète de type 2 chez un sujet et ses utilisations à des fins de diagnostic et/ou de pronostic La présente invention concerne une méthode mise en œuvre par ordinateur pour évaluer le risque de développement d'un diabète de type 2 chez un sujet. Elle concerne plus particulièrement le calcul d’un score de risque clinique (RC), et éventuellement le calcul d’un score de risque génétique (RG) additionnel, permettant l’estimation d’un score de risque de développement d’un diabète de type 2. Le diabète de type 2 est une pathologie en expansion mondiale rapide. En Europe, 64 millions de personnes vivent avec un diabète dont 3,3 millions en France et 6 millions en Allemagne ; soit 7,3 % de la population européenne. La prévalence du diabète en France, estimée à 5 %, ne cesse d’augmenter même si un ralentissement de la progression de la maladie est démontré. La prévalence en Europe reste modeste comparativement aux USA, au Moyen Orient ou à l’Asie, où elle varie entre 14 et 20%. Cette progression mondiale est liée aux changements de mode de vie, notamment l’urbanisation, « l’occidentalisation » de l’alimentation (plus riche, plus grasse, etc…) ou encore la diminution de l’exercice physique. Ses conséquences varient en fonction de l’environnement et des prédispositions génétiques des individus. Face à un problème aussi massif en termes de nombre de sujets concernés, la prévention semble être l’une des meilleures réponses. L’expansion persistante de la maladie, voire son accélération, témoigne de l’échec des recommandations médicales ou des campagnes d’informations générales, non ciblées. Une approche plus ciblée visant des sujets adultes non encore diabétiques mais présentant déjà des anomalies minimes de la glycémie, a été réalisée dans 5 grandes études de prévention du diabète de type 2. Ces études montrent la possibilité de retarder l’apparition de la maladie chez une partie des sujets concernés, mais au prix de modifications importantes du mode de vie concernant l’alimentation et l’activité physique. Ces modifications sont sans doute difficiles à mettre en œuvre et à maintenir dans la durée à l’échelle de populations. La raison de ce semi-échec réside dans le fait que les interventions sont trop tardives, menées chez des sujets où les processus pathogènes sont déjà à l’œuvre de longue date et irréversibles. Une des conclusions de ces études est qu’il serait sans doute plus efficace de mettre en œuvre ces mesures de prévention plus tôt, chez des enfants, adolescents ou adultes jeunes à haut risque génétique, à un stade où les habitudes pathogènes et leurs conséquences chez ces sujets prédisposés ne sont pas définitivement en place. La composante héréditaire a également pu être analysée en comparant le risque de développer la maladie entre des apparentés de patients atteints d’un diabète de type 2 et la population générale par un indice appelé « sibling relative risk ». Il est en effet bien connu que le diabète de type 2 est une pathologie favorisée par certaines prédispositions génétiques, bien qu’elle soit principalement liée au mode de vie du sujet. Le risque de développement d’un diabète de type 2 est de 40% pour les personnes ayant un parent lui-même atteint de la maladie et près de 70% si les deux parents sont affectés. Il convient donc d’évaluer chez un sujet jeune, encore indemne de tout anomalie clinique ou biologique mais ayant un parent diabétique, son risque de devenir diabétique dans l’avenir, afin de mettre en place des mesures de prévention précoces qui auront alors les meilleures chances d’être efficaces, notamment concernant les habitudes alimentaires et d’activité physique. Une alimentation déséquilibrée et un manque d’activité sportive sont notamment corrélés avec l’apparition du diabète de type 2. Ce mode de vie conduit à une hypertrophie (et souvent une hyperplasie) adipocytaire aboutissant à un déséquilibre hormonal interférant avec les voies de signalisation d’autres hormones, telle que l’insuline. On observe un phénomène d’insulino-résistance caractéristique du diabète de type 2. L’insulino-résistance se définit par une incapacité des tissus à réagir à la présence d’insuline, ou par une réaction des tissus identique à des concentrations d’insuline supérieures à celles des conditions physiologiques. Les cellules β-pancréatiques qui produisent l’insuline sont sur-sollicitées (hyperinsulinisme) et finissent par défaillir (insulinodéficience). La glycémie n’est plus correctement régulée, aboutissant généralement à des épisodes d’hyperglycémie. Le sujet est considéré comme diabétique si sa glycémie dépasse au moins à deux reprises 1,26g/L après 8 heures de jeûne. La mesure de la glycémie est donc la méthode standard de référence du diagnostic du diabète, et par extension du diabète de type 2. Or, le diabète de type 2 est une manifestation tardive de dérèglements métaboliques ayant débutés des années auparavant. La maladie se manifeste généralement après 40 ans mais n’est diagnostiquée qu’à un âge moyen de 65 ans. Une détection plus précoce des indicateurs de la pathologie peut conduire à une prise en charge plus efficace de la maladie, voire à une réelle prévention. Le document EP3058369 divulgue une méthode d’évaluation du risque du développement d’un diabète de type 2 chez un sujet par le calcul d’un score de risque dépendant d’indicateurs moléculaires d’un sujet. Toutefois, une telle méthode utilise des données actuelles pour estimer le risque de développement d’un diabète de type 2. L’objet de l’invention se distingue de cette méthode en ce qu’il prend en compte des informations aussi bien actuelles que passées. L’objet de l’invention se distingue également de cette méthode en ce qu’il se base sur des données cliniques éventuellement complétées par des données génétiques. Problème technique Considérant ce qui précède, un problème que se propose de résoudre l'invention est de développer une méthode de prédiction du développement d’un diabète de type 2 chez un sujet avant l’apparition des symptômes caractéristiques de la maladie, soit notamment l’insulino-résistance et l’hyperglycémie. La méthode développée selon l’invention permet d’obtenir un score de risque du développement d’un diabète de type 2 basé sur des données cliniques actuelles et passées concernant un sujet, et potentiellement additionnellement sur des données génétiques. Solution technique L’invention a donc pour premier objet une méthode mise en œuvre par ordinateur pour évaluer le risque de développement d'un diabète de type 2 chez un sujet, comprenant le calcul d'un score de risque clinique (RC), ledit score étant calculé au moyen de la formule suivante : RC = β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans dans laquelle : ALIM 10ans correspond à un score d’habitude alimentaire chez le sujet lorsqu’il était enfant, à un âge compris entre 7 ans et 13 ans, préférentiellement de 10 ans, ledit score prenant une valeur maximale de 11,5, et le coefficient β1 est compris entre -1 et 0,5 ; PHYS 10ans correspond à un score d’activité physique chez le sujet lorsqu’il était enfant, à un âge compris entre 7 ans et 13 ans, préférentiellement de 10 ans, ledit score prenant une valeur maximale de 1,5, et le coefficient β2 est compris entre -2 et 2,5 ; et où le sujet est à risque de développer un diabète de type 2 lorsque la probabilité obtenue par le modèle est supérieure à 0,5. De plus, l’invention a également pour objet une méthode de détermination d’un score de risque de développement d’un diabète de type 2, pour son utilisation à des fins de diagnostic et/ou de pronostic. Enfin, l’invention a pour objet un kit comprenant un formulaire de récolte des données cliniques et un outil de récolte des données génétiques, pour évaluer le risque de développement d’un diabète de type 2 chez un sujet. Avantages apportés La méthode de prédiction du risque de développement d’un diabète de type 2 présente notamment l’avantage de prendre en compte des facteurs cliniques actuels et passés. Il s’agit notamment de prendre en compte les habitudes alimentaires et les habitudes d’activité physique des sujets étudiés pendant leur enfance, préférentiellement à un âge de 10 ans. Le diabète de type 2 étant une maladie chronique qui se développe progressivement, la prise en compte de critères passés et actuels permet de considérer la temporalité du développement de la maladie. Par ailleurs, le modèle clinique peut potentiellement et avantageusement être amélioré par la prise en compte en outre, de données génétiques. La méthode de prédiction du risque de développement d’un diabète de type 2 est optimisée par la pluralité des facteurs pris en compte. L'invention et les avantages qui en découlent seront mieux compris à la lecture de la description et des modes de réalisation non limitatifs qui suivent, au regard des dessins annexés dans lesquels : La FIG. 1 représente schématiquement neuf morphologies et les neuf modalités de la variable SILHOUETTE 5ans associées en fonction de différents âges : 5ans, 10ans, 15ans, 20ans et actuellement. La FIG. 2 représente la courbe sensibilité/spécificité (courbe ROC) d’un modèle de risque clinique obtenu sur les données de la cohorte d’apprentissage. La FIG. 3 représente la courbe sensibilité/spécificité (courbe ROC) d’un modèle de risque clinique obtenu sur les données de la cohorte de validation. La FIG. 4 représente la courbe sensibilité/spécificité (courbe ROC) d’un modèle de risque génétique obtenu sur les données de la cohorte d’apprentissage. La FIG. 5 représente la courbe sensibilité/spécificité (courbe ROC) d’un modèle de risque génétique obtenu sur les données de la cohorte de validation. La FIG. 6 représente la courbe sensibilité/spécificité (courbe ROC) d’un modèle de risque clinique et génétique obtenu sur les données de la cohorte d’apprentissage. La FIG. 7 représente la courbe sensibilité/spécificité (courbe ROC) d’un modèle de risque clinique et génétique obtenu sur les données de la cohorte de validation. Dans cette description, à moins qu'il ne soit spécifié autrement, il est entendu que, lorsqu'un intervalle est donné, il inclut les bornes supérieure et inférieure dudit intervalle. L’invention concerne une méthode mise en œuvre par ordinateur pour évaluer le risque de développement d’un diabète de type 2 chez un sujet. Le diabète de type 2 se définit par une mauvaise utilisation de l’insuline par les cellules de l’organisme, et se distingue du diabète de type 1 par le fait que la production d’insuline n’est pas arrêtée. Elle se caractérise par une première étape d’insulinorésistance. Les cellules de l’organisme deviennent résistantes à l’insuline. Ce phénomène augmente avec l’âge, mais est notamment aggravé par l’excès de tissus gras. L’organisme réagit et augmente la production d’insuline, c’est l’hyperinsulinisme. Les cellules β-pancréatiques s’épuisent et ne parviennent plus à produire suffisamment d’insuline, c’est l’insulinodéficience. Il en résulte une dérégulation du taux de sucre dans le sang, caractérisée par des épisodes d’hyperglycémie. La glycémie est définie comme le taux de sucre dans le sang (g/L ou mmol/L). L’hyperglycémie correspond à une glycémie supérieure aux valeurs physiologiques. Le taux de sucre dans le sang est physiologiquement maintenu à une concentration d’environ 1 g/L. Le diabète est déclaré si la glycémie est mesurée à au moins deux reprises à une valeur supérieure à 1,26 g/L, ou 7 mmol/L, après 8 heures de jeûne. Le diabète est donc défini par une hyperglycémie chronique. Le diabète de type 2 est favorisé par des prédispositions génétiques, bien que son développement soit principalement lié au mode de vie du sujet. L’excès de tissu adipeux, et plus particulièrement l’hypertrophie adipocytaire, est notamment le critère impliqué dans le développement du diabète de type 2. L’hypertrophie adipocytaire correspond à une augmentation de la taille des adipocytes. Elle est notamment influencée par des facteurs relatifs au mode de vie, tels que l’habitude alimentaire ou l’activité physique, mais également par des facteurs personnels tels que l’âge, le sexe, l’indice de masse corporel (IMC), la morphologie et les antécédents diabétiques familiaux. Tous ces facteurs sont dits cliniques. L’IMC est un indicateur pondéral calculé en divisant le poids d’une personne par le carré de sa taille (kg/m 2 ). Le Demandeur s’est notamment intéressé à l’incidence de ces facteurs cliniques sur le développement du diabète de type 2. Une population recrutée selon le protocole tel qu’illustré à l’exemple 1 permet d’obtenir des données cliniques et de les traiter comme détaillé à l’exemple 2 pour obtenir une équation permettant d’évaluer cliniquement le risque de développement d’un diabète de type 2. Une analyse multivariée permet ainsi de mettre en évidence une corrélation entre lesdits facteurs cliniques sélectionnés et le développement d’un diabète de type 2. Une analyse multivariée est ici définie comme une méthode statistique attachée au traitement simultané de plusieurs variables. De manière étonnante, le Demandeur s’est prioritairement intéressé à l’habitude alimentaire et à l’activité physique durant l’enfance du sujet, préférentiellement à un âge de 10 ans. Le Demandeur a ainsi mis au point une méthode mise en œuvre par ordinateur pour évaluer le risque de développement d'un diabète de type 2 chez un sujet, comprenant le calcul d'un score de risque clinique (RC), ledit score étant calculé au moyen de la formule suivante : RC = β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans dans laquelle : ALIM 10ans correspond à un score d’habitude alimentaire chez le sujet lorsqu’il était enfant, à un âge compris entre 7 ans et 13 ans, préférentiellement de 10 ans, ledit score prenant une valeur maximale de 11,5, et le coefficient β1 est compris entre -1 et 0,5 ; PHYS 10ans correspond à un score d’activité physique chez le sujet lorsqu’il était enfant, à un âge compris entre 7 ans et 13 ans, préférentiellement de 10 ans, ledit score prenant une valeur maximale de 1,5, et le coefficient β2 est compris entre -2 et 2,5 ; et où le sujet est à risque de développer un diabète de type 2 lorsque la probabilité obtenue par le modèle est supérieure à 0,5. De préférence, dans la méthode selon l’invention : le coefficient β1 est compris entre -0,333 et 0,030, et prend préférentiellement pour valeur -0,147 ; et le coefficient β2 est compris entre -0,590 et 0,955, et prend préférentiellement pour valeur 0,179. Le score de risque clinique peut avantageusement être calculé en intégrant davantage de variables, notamment des variables concernant l’âge, le sexe, l’indice de masse corporel (IMC), la morphologie et les antécédents diabétiques familiaux. Ainsi, de façon avantageuse, le score de risque clinique (RC) est calculé au moyen de la formule suivante : RC = α1 + β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans + β3*AGE + β4*SEXE + β5*IMC + β6*DIAB antecedant_pere + β7*DIAB antecedant_mere + β8*SILHOUETTE 5ans dans laquelle : AGE correspond à l’âge (années) du sujet et le coefficient β3 est compris entre 0 et 0,3, plus préférentiellement entre 0,026 et 0,113, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,068 ; SEXE correspond au genre du sujet et prend la valeur 0 si le sujet est une femme et la valeur 1 si c’est un homme et le coefficient β4 est compris entre -2 et 3, plus préférentiellement entre -0,575 et 1,366, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,382 ; IMC correspond à l’indice de masse corporel (kg/m2) du sujet et le coefficient β5 est compris entre -0,5 et 1, plus préférentiellement entre 0,030 et 0,370, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,190 ; DIAB antecedant_pere correspond à l’information d’antécédent connu de diabète chez le père du sujet et prend la valeur 0 si aucun antécédent n’est identifié et la valeur 1 dans le cas contraire et le coefficient β6 est compris entre -2 et 1,5, plus préférentiellement entre -1,514 et 0,839, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,329 ; DIAB antecedant_mere correspond à l’information d’antécédent connu de diabète chez la mère du sujet et prend la valeur 0 si aucun antécédent n’est identifié et la valeur 1 dans le cas contraire et le coefficient β7 est compris entre -2 et 2, plus préférentiellement entre -1,653 et 0,806, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,413 ; SILHOUETTE 5ans correspond à un score de la silhouette pour lequel le sujet estime sa morphologie à un âge compris entre 2 ans et 8 ans, préférentiellement 5 ans, ladite morphologie présentant 7 modalités différentes, 1 étant la morphologie la plus mince et 7 la plus opulente, ledit score prenant la valeur 0 si le sujet estime sa morphologie à la modalité 1 ou la valeur 1 associée à la modalité de son choix dans les autres cas, et le coefficient β8 est compris entre -1000 et 1000 ; et α1 est un nombre compris entre -30 et 26, plus préférentiellement entre -30 et 0, plus préférentiellement encore entre -13,509 et -2,929, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -8,055. La détermination de la modalité de la variable SILHOUETTE 5ans , sélectionnée parmi 9 modalités différentes, est une autoévaluation du sujet. Les modalités correspondent à une gradation de la morphologie de la modalité 1 (morphologie la plus mince) à la modalité 9 (morphologie la plus opulente). Les différentes modalités et leurs associations morphologiques schématiques sont notamment représentées en FIG. 1 . De façon plus avantageuse encore : si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 2, le coefficient β8 est compris entre -3 et 2, plus préférentiellement entre -0,981 et 1,339, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,172 ; si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 3, le coefficient β8 est compris entre -6 et 2, plus préférentiellement entre -1,481 et 1,156, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,165 ; si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 4, le coefficient β8 est compris entre -5 et 3, plus préférentiellement entre -0,653 et 2,513, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,885 ; si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 5, le coefficient β8 est compris entre -3 et 4, plus préférentiellement entre -2,451 et 0,915, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,701 ; si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 6, le coefficient β8 est compris entre -7 et 2, plus préférentiellement entre -2,900 et 1,724, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,562 ; et si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 7, le coefficient β8 est compris entre -1000 et 1000, plus préférentiellement entre -199,323 et 199,393, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 11,694. Selon un mode avantageux de réalisation de l’invention, un ensemble de variables cliniques supplémentaires a été considéré dans l’analyse multivariée. Ladite analyse multivariée a ainsi sélectionné un pool de variables jugées avantageuses au modèle du score de risque clinique. Ledit pool de variables est disponible dans le Tableau 1. Tableau 1 : Description des variables cliniques non minimales Nom de la variable Question clinique associée à la variable Type de variable A Prenez-vous régulièrement des collations dans la soirée ? Booléenne B Un médecin vous a-t-il déjà fait des recommandations sur la façon de vous alimenter ? Booléenne C Avez-vous diminué ou supprimé le sucre et les sucreries, par exemple boissons sucrées, pâtisseries, fruits, glace, pain ? Booléenne D Avez-vous diminué ou supprimé les matières grasses, par exemple huile, beurre, fromage, charcuteries ? Booléenne E Consommez-vous des boissons alcoolisées, par exemple vin, bière, cidre, apéritifs, digestifs, champagne moins de une fois par semaine ? Booléenne F Consommez-vous des boissons alcoolisées, par exemple vin, bière, cidre, apéritifs, digestifs, champagne au moins une fois par semaine mais pas quotidiennement ? Booléenne G Consommez-vous des boissons alcoolisées, par exemple vin, bière, cidre, apéritifs, digestifs, champagne quotidiennement mais au plus deux fois par jour ? Booléenne H Consommez-vous des boissons alcoolisées, par exemple vin, bière, cidre, apéritifs, digestifs, champagne quotidiennement et plus de deux fois par jour ? Booléenne I Quel est votre tour de taille (centimètres) ? Numérique continue J Quel est votre tour de hanche (centimètres) ? Numérique continue K Faites-vous attention à votre régime ? Booléenne L Suivez-vous un régime alimentaire ? Booléenne M Quel est le score alimentaire actuel (tel que défini dans l’exemple 5) ? Numérique continue Ainsi, de préférence, le score de risque clinique est calculé au moyen de la formule suivante : RC = α1 + β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans + β3*AGE + β4*SEXE + β5*IMC + β6*DIAB antecedant_pere + β7*DIAB antecedant_mere + β8*SILHOUETTE 5ans + dans laquelle les Variable k sont une ou plusieurs variables choisies parmi : la variable A prenant la valeur 1 si le sujet prend régulièrement des collations dans la soirée, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -4 et 2, plus préférentiellement entre -2,449 et 0,362, et plus prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,014 ; la variable B prenant la valeur 1 si le sujet a déjà eu des recommandations par un médecin sur la façon de s’alimenter, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre 0 et 10, plus préférentiellement entre 1,870 et 4,036, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 2,878 ; la variable C prenant la valeur 1 si le sujet a diminué ou supprimé sa consommation de sucre ou de sucreries, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -2 et 4, plus préférentiellement entre 0,883 et 3,670, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 2,208 ; la variable D prenant la valeur 1 si le sujet a diminué ou supprimé sa consommation de matières grasses, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -5 et 0, plus préférentiellement entre -2,670 et -0,223, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,391 ; la variable E prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est inférieure à une fois par semaine, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -5 et 3, plus préférentiellement entre -0,910 et 1,582, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,322 ; la variable F prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est supérieure ou égale à une fois par semaine et inférieure à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient est compris entre -7 et 1, plus préférentiellement entre -2,486 et 0,219, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,113 ; la variable G prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est quotidienne et inférieure ou égale à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -4 et 4, plus préférentiellement entre -2,656 et 1,620, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,502 ; la variable H prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est quotidienne et supérieure à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -8 et 5, plus préférentiellement entre -1,475 et 3,387, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,976 ; la variable I correspond au tour de taille (centimètres) du sujet ; et le coefficient associé est compris entre -0,5 et 0,5, plus préférentiellement entre 0,009 et 0,119, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,063 ; la variable J correspond au tour de hanche (centimètres) du sujet ; et le coefficient associé est compris entre -0,5 et 0,5, plus préférentiellement entre -0,175 et -0,047, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,107 ; la variable K prenant la valeur 1 si le sujet fait attention à son régime, tous les jours de la semaine, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -1 et 5, plus préférentiellement entre 0,302 et 2,636, et prend plus préférentiellement pour valeur 1,428 ; la variable L prenant la valeur 1 si le sujet suit régime alimentaire, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre 0 et 10, plus préférentiellement entre 1,849 et 7,396, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 4,156 ; et la variable M correspond à un score d’habitude chez le sujet dans son état actuel, ledit score étant compris entre -3 et 7, et le coefficient associé est compris entre -1 et 1,5 ; plus préférentiellement entre -0,075 et 0,671, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,289. Selon l’invention, le risque clinique peut permettre à lui seul de prédire de manière suffisante un risque de développement d’un diabète de type 2. Ainsi, selon l’invention, le sujet est à risque de développement d’un diabète de type 2 lorsque la probabilité obtenue par le modèle est supérieure à 0,5. La précision de l’estimation peut être avantageusement améliorée par l’ajout d’un score de risque génétique s’additionnant avec le score de risque clinique. Le score de risque génétique est basé sur l’évaluation du risque de développement d’un diabète de type 2 en corrélation avec des mutations favorisant l’apparition de la pathologie. Les mutations prises en compte sont des Single Nucleotide Polymorphism (SNP). Un SNP est une modification d’une seule paire de nucléotides à un endroit spécifique du génome, la prévalence de ladite modification étant supérieure à 1%. Les SNP corrélés au développement d’un diabète de type 2 sont identifiés par des recherches bibliographiques ou par une étude pangénomique, aussi appelée étude GWAS. Une étude GWAS (Genome Wide Association Study) est une analyse de nombreuses variations génétiques chez un grand nombre de sujets afin d’évaluer leur corrélation avec une pathologie. Le Demandeur a avantageusement sélectionné des données génétiques pour déterminer les SNP corrélés avec l’apparition d’un diabète de type 2 et « l’effet de ces SNP ». Les données génétiques des sujets de l’étude tels que recrutés par le protocole défini dans l’exemple 1 sont traitées au regard des SNP identifiés pour la formulation d’équations de risque génétique telles que définies dans l’exemple 3. Selon un mode de réalisation avantageux, la méthode de calcul du score de risque de développement d’un diabète de type 2 selon l’invention, est caractérisée en ce qu’elle comprend en outre le calcul d’un score de risque génétique (RG), ledit score étant calculé au moyen de la formule suivante : RG = β9*( + β10*( )+ β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 dans laquelle : i est un variant génétique ; B i correspond à l’effet du SNP i dont la valeur est fournie par une analyse GWAS ; G ij correspond au nombre d’allèles à risque concernant le variant i et le sujet j ; N m prend la valeur 1 si les données de la mère sont connues et la valeur 0 dans le cas contraire ; N p prend la valeur 1 si les données du père sont connues et la valeur 0 dans le cas contraire ; β9 est un nombre compris entre -2 et 1,5, plus préférentiellement entre -1,829 et 1,332, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,199 ; β10 est un nombre compris entre -3 et 0,5, plus préférentiellement entre -2,995 et 0,215, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,259 ; PC sont les composantes principales (dites ethniques) d’une analyse en composante principale effectuée avec les données de 1000 Genomes ; PC1 correspond à la première composante ethnique et le coefficient β11 est compris entre -800 et 300, plus préférentiellement entre -786,102 et 282,319, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -123,274 ; PC2 correspond à la deuxième composante ethnique et le coefficient β12 est compris entre -1500 et 4000, plus préférentiellement entre -1289,231 et 3738,646, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 1039,136 ; PC3 correspond à la troisième composante ethnique et le coefficient β13 est compris entre -750 et 1500, plus préférentiellement entre -724,423 et 1307,531, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 229,300 ; PC4 correspond à la quatrième composante ethnique et le coefficient β14 est compris entre -650 et 1500, plus préférentiellement entre -627,316 et 1366,354, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 334,428 ; et PC5 correspond à la cinquième composante ethnique et le coefficient β15 est compris entre -50 et 60, plus préférentiellement entre -42,281 et 57,889, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 2,848. L’obtention des PC se détaille comme suit. Les données génétiques des sujets de l’étude sont réduites selon une procédure classique de contrôle qualité de données de puce de génotypage, à savoir en ne gardant que les variants fréquents (fréquence de l’allèle mineur (MAF) >= 1%), avec moins de 10% de données manquantes, respectant l’équilibre d’Hardy-Weinberg (p_HWE ) et uniquement avec les sujets ayant moins de 5% de données manquantes et déviant moins de 4 fois du taux moyen d’hétérozygocité. Ces données réduites ont été ensuite fusionnées aux données génétiques du projet 1000 Genomes pour constituer un jeu de données génétique composé des variants non palindromiques en commun. Le projet 1000 Genomes est un catalogue des variations génétiques humaines où l’ethnicité des participants a été renseignée. Une séquence non palindromique est une séquence nucléotidique qui diffère lorsqu’elle est lue dans le sens 5’ vers 3’ d’un brin et dans le sens 3’ vers 5’ du brin complémentaire. L’analyse en composantes principales réalisée sur ce jeu de données fusionné nous permet de projeter graphiquement les sujets de l’étude dans de nouvelles dimensions (les PC) qui reflètent essentiellement la variété ethnique renseignée dans le projet 1000 Genomes. Le risque génétique seul ne permet pas d’obtenir des résultats suffisamment performants pour prédire le risque de développer un diabète de type 2. Le Demandeur a avantageusement formulé une nouvelle équation de prédiction du développement du risque de développer un diabète de type 2 combinant à la fois le risque clinique et le risque génétique. La méthodologie utilisée est définie dans l’exemple 4. Ainsi, selon l’invention, la méthode est préférentiellement caractérisée en ce que la combinaison du score de risque génétique (RG) et du score de risque clinique (RC) permet le calcul d’un score de risque du diabète de type 2 (logit(P DT2 )) qui est calculé au moyen de la formule suivante : logit(P DT2 ) = α1 + β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans + β3*AGE + β4*SEXE + β5*IMC + β8*SILHOUETTE 5ans + + β9*( + β10*( )+ β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 dans laquelle : le coefficient β1 est compris entre -0,800 et 0,137, et prend préférentiellement pour valeur -0,291 ; le coefficient β2 est compris entre -1,906 et 1,026, et prend préférentiellement pour valeur -0,337 ; AGE correspond à l’âge (années) du sujet et le coefficient β3 est compris entre 0 et 0,3, plus préférentiellement entre 0,006 et 0,265, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,123 ; SEXE correspond au genre du sujet et prend la valeur 0 si le sujet est une femme et la valeur 1 si c’est un homme et le coefficient β4 est compris entre -2 et 3, plus préférentiellement entre -1,793 et 2,259, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,154 ; IMC correspond à l’indice de masse corporel (kg/m 2 ) du sujet et le coefficient β5 est compris entre -0,5 et 1, plus préférentiellement entre -0,026 et 0,731, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,310 ; SILHOUETTE 5ans correspond à un score de la silhouette pour lequel le sujet estime sa morphologie à un âge compris entre 2 ans et 8 ans, préférentiellement 5 ans, ladite morphologie présentant 7 modalités différentes, 1 étant la morphologie la plus mince et 7 la plus opulente, ledit score prenant la valeur 0 si le sujet estime sa morphologie à la modalité 1 ou la valeur 1 associée à la modalité de son choix dans les autres cas, et le coefficient β8 est compris entre -11 et 4, caractérisé en ce que, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 2, le coefficient β8 est compris entre -3 et 2, plus préférentiellement entre -2,606 et 1,615, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,464, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 3, le coefficient β8 est compris entre -6 et 2, plus préférentiellement entre -5,497 et 0,156, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -2,422, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 4, le coefficient β8 est compris entre -5 et 3, plus préférentiellement entre -4,991 et 2,675, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,912, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 5, le coefficient β8 est compris entre -3 et 4, plus préférentiellement entre -1,661 et 3,544, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,833, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 6, le coefficient β8 est compris entre -7 et 2, plus préférentiellement entre -6,606 et 1,957, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -2,176, et si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 7, le coefficient β8 est compris entre -11 et 1, plus préférentiellement entre -10,202 et 0,776, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -4,376 ; α1 est un nombre compris entre -30 et 26, plus préférentiellement entre -28,331 et 25,988, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,565 ; les Variable k sont une ou plusieurs variables choisies parmi : la variable A prenant la valeur 1 si le sujet prend régulièrement des collations dans la soirée, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -4 et 2, plus préférentiellement entre -3,791 et 1,697, et plus prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,939 ; la variable B prenant la valeur 1 si le sujet a déjà eu des recommandations par un médecin sur la façon de s’alimenter, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre 0 et 10, plus préférentiellement entre 2,941 et 8,913, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 5,383 ; la variable C prenant la valeur 1 si le sujet a diminué ou supprimé sa consommation de sucre ou de sucreries, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -2 et 4, plus préférentiellement entre -1,258 et 3,105, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,914 ; la variable D prenant la valeur 1 si le sujet a diminué ou supprimé sa consommation de matières grasses, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -5 et 0, plus préférentiellement entre -4,644 et -0,315, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -2,264 ; la variable E prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est inférieure à une fois par semaine, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -5 et 3, plus préférentiellement entre -4,648 et 1,437, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,417; la variable F prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est supérieure ou égale à une fois par semaine et inférieure à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient est compris entre -7 et 1, plus préférentiellement entre -6,428 et -0,052, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -2,841 ; la variable G prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est quotidienne et inférieure ou égale à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -4 et 4, plus préférentiellement entre -3,501 et 3,902, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,189 ; la variable H prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est quotidienne et supérieure à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -8 et 5, plus préférentiellement entre -7,375 et 3,024, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,968 ; la variable I correspond au tour de taille (centimètres) du sujet ; et le coefficient associé est compris entre -0,5 et 0,5, plus préférentiellement entre -0,183 et 0,089, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,039 ; la variable J correspond au tour de hanche (centimètres) du sujet ; et le coefficient associé est compris entre -0,5 et 0,5, plus préférentiellement entre -0,168 et -0,116, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,026 ; la variable K prenant la valeur 1 si le sujet fait attention à son régime, tous les jours de la semaine, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -1 et 5, plus préférentiellement entre 0,495 et 4,203, et prend plus préférentiellement pour valeur 1,670 ; la variable L prenant la valeur 1 si le sujet suit régime alimentaire, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre 0 et 10, plus préférentiellement entre 0,893 et 8,622, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 4,331 ; et la variable M correspond à un score d’habitude alimentaire chez le sujet dans son état actuel, ledit score étant compris entre -3 et 7, et le coefficient associé est compris entre -1 et 1,5 ; plus préférentiellement entre -0,753 et 0,951, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,111. Considérant cette formule, le sujet est à risque de développement d’un diabète de type 2 lorsque la probabilité obtenue par le modèle est supérieure à 0,5. Un autre objet de la présente invention concerne la méthode de détermination d’un score de risque de développement d’un diabète de type 2 selon l’invention, pour son utilisation à des fins de diagnostic et/ou de pronostic. La présente invention concerne également un kit comprenant un formulaire de récolte des données cliniques et un outil de récolte des données génétiques, pour évaluer le risque de développement d’un diabète de type 2 chez un sujet par la méthode de détermination selon l’invention. La présente invention va maintenant être illustrée au moyen des exemples suivants : Exemples Exemple 1 : Protocole de sélection des sujets de l’étude pour la récolte et l’analyse de données génétiques et cliniques Il s’agit de recruter pour cette étude des familles à risque de diabète définies par l’existence d’un diabète de type 2 dans deux générations successives. Les sujets atteints du diabète de type 2 sont appelés les « sujets malades » et les sujets qui n’en sont pas atteints sont appelés les « sujets sains ». Afin d’estimer le nombre de sujets nécessaires à l’étude, des simulations sont réalisées basées sur l’hypothèse de travail qui concerne l’effet du nombre d’allèles à risque de l’enfant sur son statut. Les hypothèses suivantes sont considérées : la proportion de sujets malades parmi les enfants étudiés est égale à 30% ; la répartition du nombre d’allèles à risque chez les sujets malades et chez les sujets sains suit une loi normale dont l’écart type est le même et est égal à 10 ; la différence entre la moyenne du nombre d’allèles à risque chez les sujets malades et chez les sujets sains vaut entre 0 et 5 ; et l’effectif total est entre 1000 et 3000 (de sorte que la proportion de sujets malades soit 30%). La puissance associée à la détection d’une différence significative entre les moyennes du nombre d’allèles à risque chez les sujets malades et les sujets sains est calculée. L’étude collecte les données génétiques et cliniques sur deux générations adultes, comportant un diabète diagnostiqué, d’une part, chez au moins un des deux parents (génération parent), et d’autre part, un diabète ou une dysglycémie chez un de leurs enfants adultes (génération enfant) âgés de plus de 35 ans (« cas index »). La fratrie non atteinte sert de témoin (« cas témoins »). La sélection des sujets participant à l’étude est basée sur deux situations : Un sujet a développé un diabète de type 2 avant 60 ans (cas index) et ses deux parents sont décédés, refusent de participer ou ne veulent pas participer à l’étude, mais au moins l’un d’entre eux a développé un diabète de type 2. Le sujet index ainsi que tous ses frères et sœurs diabétiques ou non sont inclus dans l’étude. Deux sujets sur deux générations successives ont développé un diabète de type 2 (cas index) et l’un au moins des parents est encore en vie. Les sujets index ainsi que tous les membres de la famille (parents, frères/sœurs, conjoints) non diabétique et ayant plus de 25 ans sont inclus dans l’étude. Les sujets refusant de participer et les patientes enceintes ou susceptibles de l’être ne sont pas inclus dans l’étude. En pratique pour cette étude, 1036 sujets sont recrutés, dont 539 sujets malades, 453 sujets sains et 44 dont le statut pathologique n’est pas renseigné. La « population » représente par la suite les 837 sujets per-protocol, c’est-à-dire les 837 sujets sur les 1036 recrutés ayant terminé l’étude. Cette population est composée de 437 sujets malades et de 400 sujets sains. La sous-population « enfants » est formée à partir des sujets appartenant à la première génération de leur arbre généalogique respectif et est constituée de 608 sujets (276 sujets malades et de 332 sujets sains). La sous-population enfant est décomposée en une cohorte d’apprentissage composée de 80% des effectifs et une cohorte de validation composée des 20% des effectifs restants, cela parmi les sujets sans données manquantes étudiées au sein de chaque modèle. Pour le modèle de risque clinique, l’apprentissage est réalisé sur 262 sujets et la validation sur 62 sujets. Pour le modèle de risque clinique et génétique, l’apprentissage est réalisé sur 115 sujets et la validation sur 29 sujets. La cohorte d’apprentissage est un ensemble de sujets dont les données permettent de construire le modèle d’évaluation du risque de développement d’un diabète de type 2. La cohorte de validation est un ensemble de sujets dont les données permettent de vérifier la performance du modèle réalisé grâce à la cohorte d’apprentissage. Exemple 2 : Traitement des données cliniques pour l’obtention d’une équation du risque clinique Un questionnaire de récolte des données cliniques est distribué aux sujets de la « population » définie dans l’exemple 1. Lorsque les données cliniques sont manquantes aléatoirement, ces dernières sont imputées grâce aux méthodes dites MICE (Multiple Imputation by Chained Equations). On dit que les données sont manquantes aléatoirement lorsque les données manquantes peuvent être expliquées par les autres observations. L’imputation est donc impossible. L'imputation est le processus qui permet d'attribuer des valeurs de remplacement à des données manquantes, invalides ou incohérentes rejetées à l'étape de vérification des données. Une première vague d’imputation est réalisée grâce à un premier set de variables complètes (sans données manquantes). Puis une seconde vague d’imputation est réalisée en incluant les variables complétées lors de l’imputation à la première vague. Malgré ces deux étapes, l’algorithme MICE ne converge pas toujours, c’est-à-dire que la configuration des données ne permet pas dans certains cas précis d’aboutir à une solution d’imputation, et certaines données peuvent rester manquantes. Les données alimentaires et d’activité physique sont recueillies à l’aide de questionnaires spécifiques à l’étude. Les données rétrospectives ont été recueillies au moyen d’un questionnaire fréquentiel à partir de l’enquête alimentaire. Parmi l’ensemble des variables du questionnaire, huit ont été retenues comme des covariables minimales des modèles de régressions logistiques sur la sous-population « enfants ». Les covariables minimales sont les variables imposées au modèle. Elles sont incluses dans l’équation du score de risque du diabète. Les variables minimales sont les suivantes : la variable « SEXE » correspondant au sexe du sujet (mâle ou femelle) ; la variable « AGE » correspondant à l’âge du sujet (années) ; la variable « IMC » correspondant à l’indice de masse corporel du sujet (kg/m 2 ) ; la variable « SILHOUETTE 5ans » correspondant à l’auto-estimation de la morphologie du sujet à 5 ans parmi une proposition de 9 morphologies différentes (allant de 1 à 9) ; la variable « DIAB antecedent_pere » correspondant à l’antécédent diabétique du père ; la variable « DIAB antecedent_mere » correspondant à l’antécédent diabétique de la mère ; la variable « ALIM 10ans » correspondant à un score alimentaire présenté dans l’exemple 5 ; et la variable « PHYS 10ans » correspondant à un score d’activité physique présenté dans l’exemple 6. La description des données phénotypiques, alimentaires et physiques correspondant aux covariables minimales définis ci-avant est disponible dans le Tableau 2. Tableau 2 : Description des données phénotypiques, alimentaires et physiques correspondant aux covariables minimales du modèle Caractéristiques/Modalités Effectifs étudiés Cas contrôles Cas pathologiques AGE 606 52 +/- 11 55 +/- 11 SEXE Mâle (M) 606 124 144 Femelle (F) 206 132 IMC 606 27 +/- 6 32 +/- 7 DIAB antecedent_pere Non 606 144 120 Oui 186 156 DIAB antecedent_mere Non 606 115 95 Oui 215 181 SILHOUETTE 5ans 1 606 104 70 2 92 76 3 56 54 4 36 27 5 29 27 6 8 17 7 4 5 8 0 0 9 1 0 ALIM 10ans 606 0,39 +/- 2,47 0,02 +/- 2,39 PHYS 10ans 0 606 122 90 1 136 109 1,5 72 77 La modalité 8 de la variable SILHOUETTE 5ans n’ayant été sélectionnée par aucun sujet, aucun résultat ne peut être déterminé pour cette modalité. La modalité 9 de la variable SILHOUETTE 5ans n’a été sélectionnée que par un sujet présentant de nombreuses données manquantes sur les autres variables. Les données relatives à ce sujet sont considérées inexploitables et aucun résultat n’a pu être déterminé pour cette modalité. Les morphologies schématiquement associées aux modalités 1 à 9 sont présentées en FIG. 1 . Les données des variables sélectionnées pour l’étude sont implémentées informatiquement. Une procédure de sélection de variables cliniques est mise en place pour déterminer les variables candidates à inclure dans l’équation de risque de diabète. Une analyse univariée RC(u) pour chaque variable est effectuée afin d’étudier l’impact de ces dernières sur le statut diabétique. On réalise pour chaque variable un test de Wald au seuil de significativité de 5%. La pertinence des variables est validée avec le test du rapport de vraisemblance Likelyhood Ratio Test (LRT). Puis, les meilleures variables pour l’équation de risque RC(u) sont réunies et sélectionnées dans une analyse multivariée RC(m). On utilise la méthode “pas à pas” (stepwise) d’après le critère d’information d’Akaike (Akaike, 1974) sous la contrainte d’inclure les variables suivantes : l’âge, le genre, le score d’habitude alimentaire pendant l’enfance, le score d’activité physique pendant l’enfance, l’indice de masse corporel (IMC), la description de la silhouette à cinq ans, ainsi que l’information de présence d’antécédent de diabète de type 2 dans la génération des parents. Les variables sélectionnées par l’analyse multivariée ainsi que les valeurs desdits coefficients sont présentées dans le Tableau 3 dans lequel : « Estim. » correspond à l’information d’estimation des coefficients associés aux variables ; « Std.err » correspond à l’estimation des erreurs standards associées à l’estimation des coefficients ; « P-value » correspond à la probabilité qui mesure le degré de certitude avec lequel il est possible d’invalider l’hypothèse nulle d’un test (ici le test de Wald), on l’appelle aussi niveau de significativité de l’estimation des coefficients ; « Conf.bas » correspond aux bornes inférieures des intervalles de confiance des coefficients, pour un niveau de confiance à 95% ; « Conf.haut » correspond aux bornes supérieures des intervalles de confiance des coefficients, pour un niveau de confiance à 95% ; et Les variables ayant une lettre attribuée correspondent aux variables telles que définies dans le Tableau 1. Tableau 3 : Résultats du modèle d’analyse multivariée RC(m) Variables Estim. Std.err P- value Conf.bas Conf.haut Intercept (constante) -8,054693 2,675499 0,002608 -13,508951 -2,928547 SEXE 0,381674 0,491178 0,437124 -0,575511 1,365563 AGE 0,068370 0,021906 0,001802 0,026648 0,113130 IMC 0,190391 0,085922 0,026701 0,030249 0,369616 SILHOUETTE 5ANS _2 0,171692 0,587849 0,770235 -0,981372 1,338584 SILHOUETTE 5ANS _3 -0,164965 0,667596 0,804829 -1,481176 1,156329 SILHOUETTE 5ANS _4 0,884752 0,801380 0,269578 -0,653250 2,512656 SILHOUETTE 5ANS _5 -0,701446 0,848969 0,408672 -2,451132 0,915269 SILHOUETTE 5ANS _6 -0,561751 1,159875 0,628159 -2,899872 1,723719 SILHOUETTE 5ANS _7 11,693790 1028,644411 0,990930 -199,392677 199,393 DIAB antecedent_pere -0,329086 0,596105 0,580907 -1,513899 0,839356 DIAB antecedent_mere -0,413020 0,622656 0,507125 -1,653239 0,805848 ALIM 10ANS -0,147483 0,092104 0,109318 -0,333042 0,030484 PHYS 10ANS 0,178897 0,391311 0,647545 -0,589518 0,955185 A -1,014313 0,711770 0,154140 -2,448924 0,362188 B 2,878408 0,548032 0,000000 1,869558 4,036222 C 2,207948 0,704517 0,001724 0,882832 3,669553 D -1,390976 0,619791 0,024815 -2,669750 -0,222618 E 0,322012 0,631316 0,610007 -0,910476 1,581619 F -1,112781 0,685414 0,104479 -2,485858 0,219276 G -0,501508 1,088753 0,645067 -2,656450 1,620346 H 0,976003 1,227951 0,426717 -1,474572 3,387348 I 0,062545 0,027771 0,024314 0,009012 0,118692 J -0,106541 0,032282 0,000966 -0,174524 -0,046531 K 1,427885 0,590942 0,015680 0,301891 2,636130 L 4,156297 1,324469 0,001701 1,849114 7,396497 M 0,289945 0,189086 0,125177 -0,075215 0,670888 L’analyse multivariée a ainsi permis de sélectionner un ensemble de variables (appelées « Variable k ») pour évaluer le risque de développement d’un diabète de type 2 selon l’équation suivante : RC = α1 + β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans + β3*AGE + β4*SEXE + β5*IMC + β6*DIAB antecedant_pere + β7*DIAB antecedant_mere + β8*SILHOUETTE 5ans + dans laquelle les variables ALIM 10ans , PHYS 10ans , AGE, SEXE, IMC, DIAB antecedent_pere , DIAB antecedent_mere et SILHOUETTE 5ans sont les variables ayant été imposées au modèle (variables minimales) et les « Variable k » correspondent à l’ensemble des variables sélectionnées par l’analyse multivariée comme étant les plus pertinentes pour estimer le risque de développement d’un diabète de type 2, lesdites « Variable k » étant listées dans le Tableau 1, et pour lesquelles les valeurs des coefficients respectifs sont listées dans le Tableau 3. Une première analyse d’autocorrélation des résidus est réalisée. On utilise pour cela le test de Durbin-Watson. Le test de Durbin-Watson réalisé pour l’analyse multivariée rend une valeur de p égale à 0,154 associée à une indépendance des résidus. Une deuxième analyse est réalisée pour déterminer la performance du modèle. La courbe sensibilité/spécificité (courbe ROC) du modèle obtenu sur les données de la cohorte d’apprentissage est fournie en FIG. 2 . La sensibilité est la capacité du modèle à estimer qu’un sujet développera un diabète du type 2, et que cette prédiction se révèle correcte. Ces sujets sont appelés des « vrais positifs ». La spécificité est la capacité du modèle à estimer qu’un sujet développera un diabète de type 2, et que cette prédiction se révèle fausse. Ces sujets sont appelés des « faux positifs ». L’analyse d’une courbe ROC est notamment effectuée par le calcul de l’aire sous la courbe (AUC). L’AUC prend une valeur entre 0 et 1 et peut être traduite en pourcentage. On dit que le modèle est informatif à partir du moment où l’AUC est supérieure à 50%. Plus l’AUC est proche de 100%, plus on considère que le modèle est performant. L’aire sous la courbe ROC du modèle sur le risque clinique obtenu par l’analyse multivariée sur la courbe d’apprentissage est de 94,44%. Ledit modèle est testé sur la cohorte de validation. La courbe ROC correspondante est présentée en FIG. 3 . L’aire sous la courbe ROC du modèle sur le risque clinique obtenu par l’analyse multivariée sur la courbe de validation est de 82,19%. La matrice de confusion sur 62 sujets permettant d’estimer le taux d’erreur du modèle est présenté dans le Tableau 4. Tableau 4 : Matrice de confusion du modèle multivarié Statut pathologique réel Prédiction du modèle : malade Prédiction du modèle : sain Sain 5 27 Malade 22 8 Le modèle réalise une mauvaise prédiction pour 13 sujets sur les 62 testés : 5 sujets sains jugés malades selon le modèle (faux positifs) ; et 8 sujets malades jugés sains selon le modèle (faux négatifs). Le modèle réalise une prédiction correcte pour 49 sujets sur les 62 testés : 22 sujets malades jugés malades selon le modèle (vrais positifs) ; et 27 sujets sains jugés sains selon le modèle (vrais négatifs). Le taux d’erreur du modèle est de 20,97%. Autrement dit, le modèle réalise une prédiction correcte pour environ 4 sujets sur 5 et réalise une mauvaise prédiction pour environ 1 sujet sur 5. Le modèle multivarié est donc performant. Exemple 3 : Analyse des données pour la recherche de variants à risque du diabète de type 2 et construction des équations de risque génétique Une recherche de variants génétiques à risque du diabète de type 2 est réalisée. Lesdits variants génétiques sont notamment identifiés par : une étude pangénomique (étude GWAS) réalisée sur la population de sujets sélectionnés selon le protocole de l’exemple 1 ; ou la sélection des variants retenus d’après la publication de Khera AV et al. Nat Genet (2018). Les variants génétiques de la population de sujets sélectionnée selon le protocole de l’exemple 1 sont identifiés à l’aide d’une puce à ADN pour laquelle les échantillons utilisés ont été récoltés sur ladite population. Les données permettent ainsi d’identifier 1178 variants significativement associés au développement d’un diabète de type 2 (p-value Un score génétique (SG) est donc par la suite défini comme suit : SG = dans laquelle : j est un sujet ; i est un variant ; B i est l’effet du SNP i ; et G ij est le nombre d’allèles à risque du sujet j. A chaque enfant recruté est associé un score génétique propre (SG enfant ), celui de son père (SG pere ) et celui de sa mère (SG mere ) lorsque les données sont disponibles. Deux nouvelles variables sont créées : meanSG parent = (SG pere + SG mere )/(N pere + N mere ) pour laquelle N pere et N mere prennent la valeur 1 si les données du parent correspondant sont disponibles et la valeur 0 dans le cas contraire ; et SG resid = meanSG parents – SG enfant . Deux équations d’évaluation génétique du risque de développement d’un diabète de type 2 (logit(P T2D )) sont par conséquent formées : logit(P T2D ) = α2 + β9*meanSG parents + β10*SG resid ; et logit(P T2D ) = α2 + β9*meanSG resid + β101*SG mere + β102*SG pere . Les PC sont les composantes principales (dites ethniques) d’une analyse en composante principale effectuée sur les variants génétiques de la population d’étude réunis avec les données du projet 1000 Genomes. L’obtention des PC se détaille comme suit. Les données génétiques des sujets de l’étude sont réduites selon une procédure classique de contrôle qualité de données de puce de génotypage, à savoir en ne gardant que les variants fréquents (fréquence de l’allèle mineur >= 1%), avec moins de 10% de données manquantes, respectant l’équilibre d’Hardy-Weinberg (p_HWE > ) et uniquement avec les sujets ayant moins de 5% de données manquantes et déviant moins de 4 fois du taux moyen d’hétérozygocité. Ces données réduites ont été ensuite fusionnées aux données génétiques du projet 1000 Genomes pour constituer un jeu de données génétique composé des variants non palindromiques en commun. Le projet 1000 Genomes est un catalogue des variations génétiques humaines où l’ethnicité des participants a été renseignée. Une séquence non palindromique est une séquence nucléotidique qui diffère lorsqu’elle est lue dans le sens 5’ vers 3’ d’un brin et dans le sens 3’ vers 5’ du brin complémentaire. L’analyse en composantes principales réalisée sur ce jeu de données fusionné nous permet de projeter graphiquement les sujets de l’étude dans de nouvelles dimensions (les PC) qui reflètent essentiellement la variété ethnique renseignée dans le projet 1000 Genomes. On utilise ces PC dans une variante des deux équations précédentes. On pose les notations suivantes : PC1 correspond à la première composante ethnique, PC2 correspond à la deuxième composante ethnique, PC3 correspond à la troisième composante ethnique, PC4 correspond à la quatrième composante ethnique, PC5 correspond à la cinquième composante ethnique. Les deux équations d’évaluation génétique du risque de développement d’un diabète de type 2 précédemment définies sont complétées pour y intégrer les PC et former les deux équations suivantes : logit(P T2D ) = α2 + β9*meanSG parents + β10*SG resid + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 ; et logit(P T2D ) = α2 + β9*meanSG parents + β101*SG mere + β102*SG pere + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5. Des terminologies particulières sont données aux scores génétiques : – les scores génétiques calculés à partir des variants obtenus par l’étude pangénomique sont appelés les Scores de Risque Génétique (GRS) ; et – les scores génétiques calculés à partir des variants retenus d’après la publication de Khera AV et al. Nat Genet sont appelés les Genome-wide Polygenetic Scores (PGS). Ainsi, 8 équations d’évaluation du risque génétiques sont formées : RG = α2 + β9*meanGRS parents + β10*GRS resid ; RG = α2 + β10*GRS resid + β101*GRS mere + β102*GRS pere ; RG = α2 + β9*meanGRS parents + β10*GRS resid + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 ; RG = α2 + β10*GRS resid + β101*GRS mere + β102*GRS pere + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 ; RG = α2 + β9*meanPGS parents + β10*PGS resid ; RG = α2 + β10*PGS resid + β101*PGS mere + β102*PGS pere ; RG = α2 + β9*meanPGS parents + β10*PGS resid + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 ; et RG = α2 + β10*PGS resid + β101*PGS mere + β102*PGS pere + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5. Une analyse multivariée est réalisée à partir de l’équation suivante pour évaluer le risque génétique de développer un diabète de type 2 (RG) : RG = α2 + β9*meanPGS parents + β10*PGS resid + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5. L’analyse multivariée renvoie un modèle dont le coefficient des variables sont présentés dans le Tableau 5. Tableau 5 : Résultats du modèle de risque génétique Variables Estim. Std.err P-value Conf.bas Conf.haut Intercept (constante) 5,701051 3,464242 0,099829 -0,9565 12,71697 meanPGS parents 0,067335 0,232695 0,772297 -0,39043 0,525979 PGS resid -0,19812 0,24416 0,417123 -0,68114 0,279953 PC1 -85,1311 65,11765 0,191096 -216,38 41,9331 PC2 620,1999 354,0279 0,079802 -60,0503 1337,032 PC3 246,1305 141,0608 0,08101 -24,2418 532,407 PC4 30,22922 166,0317 0,855529 -295,065 359,2006 PC5 6,361928 6,01431 0,290147 -4,62284 19,62765 Une première analyse d’autocorrélation des résidus est réalisée. On utilise pour cela le test de Durbin-Watson. Le test de Durbin-Watson réalisé pour l’analyse du risque génétique rend une valeur de p égale à 0,002 associée à un risque effectif d’autocorrélation des résidus. Une deuxième analyse est réalisée pour déterminer la performance du modèle. La courbe sensibilité/spécificité (courbe ROC) du modèle obtenu sur les données de la cohorte d’apprentissage est fournie en FIG. 4 . L’aire sous la courbe ROC du modèle sur le risque génétique obtenu par l’analyse du risque génétique sur la courbe d’apprentissage est de 58,85%. Ledit modèle est testé sur la cohorte de validation. La courbe ROC correspondante est présentée en FIG. 5 . L’aire sous la courbe ROC du modèle sur le risque génétique obtenu par l’analyse du risque génétique sur la courbe de validation est de 41,34%. La matrice de confusion sur 54 sujets permettant d’estimer le taux d’erreur du modèle est présenté dans le Tableau 6. Tableau 6 : Matrice de confusion du modèle de risque génétique Statut pathologique réel Prédiction du modèle : malade Prédiction du modèle : sain Sain 10 22 Malade 6 16 Le modèle réalise une mauvaise prédiction pour 26 sujets sur les 54 testés : 10 sujets sains jugés malades selon le modèle (faux positifs) ; et 16 sujets malades jugés sains selon le modèle (faux négatifs). Le modèle réalise une prédiction correcte pour 28 sujets sur les 54 testés : 6 sujets malades jugés malades selon le modèle (vrais positifs) ; et 22 sujets sains jugés sains selon le modèle (vrais négatifs). Le taux d’erreur du modèle est de 48,15%. Autrement dit, le modèle réalise une prédiction correcte pour environ 1 sujet sur 2 et réalise une mauvaise prédiction pour environ 1 sujet sur 2. Le modèle de risque génétique n’est donc pas performant en tant que tel. Des analyses similaires sont réalisées à partir des 7 autres équations de risque génétique. Les valeurs du test de Durbin-Watson, d’aire sous la courbe ROC et les taux d’erreur de ces autres équations de risque génétique sont présentés dans le Tableau 7. Tableau 7 : Résultats du test de Durbin-Watson, d’aire sous la courbe ROC et les taux d’erreur des équations de risque génétique Equation du score de risque génétique Résultats du test de Durbin-Watson Aire sous la courbe ROC (%) Taux d’erreur (%) Données de la cohort d’apprentissage Données de la cohorte de validation RG = α2 + β9*meanGRS parents + β10*GRS resid p = 0,002 (autocorrélation des résidus) 70,61 61,27 40,43 RG = α2 + β10*GRS resid + β101*GRS mere + β102*GRS pere p = 0,608 (indépendance des résidus) 75 90 41,67 RG = α2 + β9*meanGRS parents + β10*GRS resid + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 p = 0,008 (autocorrélation des résidus) 72,35 60 40,43 RG = α2 + β10*GRS resid + β101*GRS mere + β102*GRS pere + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 p = 0,640 (indépendance des résidus) 79,51 85 33,33 RG = α2 + β9*meanPGS parents + β10*PGS resid p (autocorrélation des résidus) 53,74 57,81 38,89 RG = α2 + β10*PGS resid + β101*PGS mere + β102*PGS pere p = 0,316 (indépendance des résidus) 59,46 51,67 62,5 RG = α2 + β10*PGS resid + β101*PGS mere + β102*PGS pere + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 p = 0,188 (indépendance des résidus) 66,56 38,33 50 Aucun des modèles de risque génétique ne semble performant en tant que tel. Exemple 4 : Equation d’évaluation du risque du diabète incluant le risque génétique et le risque clinique Les modèles de risque génétique de l’exemple 3 ne sont pas performants en tant que tels. Les modèles de risque génétique ont donc été combinés au modèle de risque clinique pour former des nouveaux modèles de risque clinique et génétique (RCG). L’équation suivante est utilisée pour évaluer le risque clinique et génétique de développer un diabète de type 2 (RCG) : RCG = α1 + β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans + β3*AGE + β4*SEXE + β5*IMC + β8*SILHOUETTE 5ans + + β9*meanPGS parents + β10*PGS resid + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5. dans laquelle les variables ALIM 10ans , PHYS 10ans , AGE, SEXE, IMC et SILHOUETTE 5ans , meanPGS parents , PGS resid , PC1, PC2, PC3, PC4 et PC5 sont les variables ayant été imposées au modèle et les « Variable k » correspondent à l’ensemble des variables sélectionnées par l’analyse multivariée comme étant les plus pertinentes pour estimer le risque de développement d’un diabète de type 2. On réalise pour chaque variable un test de Wald au seuil de significativité de 5 %. L’analyse multivariée RCG(m) renvoie un modèle dont les variables sélectionnées et leurs coefficients sont présentés dans le Tableau 8. Tableau 8 : Résultats du modèle de risque clinique et génétique Variables Estim. Std.err P-value Conf.bas Conf.haut (Intercept) -1,564758276 13,55260131 0,90808199 -28,33074008 25,98780097 SEXE 0,153819241 1,001554105 0,877940466 -1,79284167 2,259440183 AGE 0,122513224 0,064205834 0,056374123 0,006181584 0,264547753 IMC 0,310462182 0,18889149 0,100258712 -0,025728709 0,731331648 SILHOUETTE 5ans _2 -0,463504031 1,049070891 0,65861703 -2,605510026 1,615035655 SILHOUETTE 5ans _3 -2,421609717 1,391272955 0,081758759 -5,497014494 0,155575997 SILHOUETTE 5ans _4 -0,912370592 1,888238225 0,628963556 -4,99097427 2,675442769 SILHOUETTE 5ans _5 0,832800494 1,282469835 0,516097709 -1,661091568 3,543541349 SILHOUETTE 5ans _6 -2,176411336 2,129609101 0,306791827 -6,606422188 1,956501844 SILHOUETTE 5ans _7 -4,376074972 2,699278096 0,10497433 -10,20166952 0,775571489 ALIM 10ans -0,290918146 0,231494353 0,208863553 -0,79984604 0,136841322 PHYS 10ans -0,336629706 0,725434496 0,642619994 -1,906100833 1,025863352 L 4,330822871 1,86575533 0,020275139 0,893202468 8,621500855 B 5,382508126 1,477837579 0,000270369 2,940742508 8,912753293 C 0,913894595 1,086220032 0,40015015 -1,258053483 3,104851308 D -2,26433177 1,075627564 0,035280324 -4,644290806 -0,314754903 A -0,939339825 1,349457036 0,486374196 -3,791147374 1,696510159 K 1,670278391 1,170278057 0,153508085 -0,495242082 4,203340952 E -1,416759363 1,497405918 0,344075915 -4,648173195 1,436663006 F -2,841302838 1,556720172 0,067973065 -6,428040806 -0,051695968 G 0,18904239 1,830456262 0,917743841 -3,501160867 3,902240738 H -1,968223201 2,603225562 0,449606663 -7,375137808 3,023719063 I -0,038982176 0,06722531 0,561999931 -0,182874775 0,088768379 J -0,026056963 0,07006056 0,709951997 -0,168198287 0,11614409 M 0,111043935 0,424337043 0,793561952 -0,752982366 0,951033478 meanPGS parents -0,198905921 0,783041441 0,799482343 -1,829078554 1,33240063 PGS resid -1,259195312 0,792216879 0,11195707 -2,994614664 0,215001161 PC1 -123,2742987 229,0848483 0,590496737 -786,1022046 282,3192044 PC2 1039,135715 1242,644906 0,403026083 -1289,230956 3738,646327 PC3 229,2994955 499,4419274 0,646154152 -724,4228943 1307,53126 PC4 334,4281369 493,9019553 0,498333359 -627,3159014 1366,354495 PC5 2,848307383 21,76449383 0,89587858 -42,28081492 57,88858985 Une première analyse d’autocorrélation des résidus est réalisée. On utilise pour cela le test de Durbin-Watson. Le test de Durbin-Watson réalisé pour l’analyse du risque clinique et génétique rend une valeur de p égale à 0,140 associée à une indépendance des résidus. Une deuxième analyse est réalisée pour déterminer la performance du modèle. La courbe sensibilité/spécificité (courbe ROC) du modèle obtenu sur les données de la cohorte d’apprentissage est fournie en FIG. 6 . L’aire sous la courbe ROC du modèle sur le risque clinique et génétique obtenu par l’analyse du risque clinique et génétique sur la courbe d’apprentissage est de 95,55%. Ledit modèle est testé sur la cohorte de validation. La courbe ROC correspondante est présentée en FIG. 7 . L’aire sous la courbe ROC du modèle sur le risque clinique et génétique obtenu par l’analyse du risque clinique et génétique sur la courbe de validation est de 70,67%. La matrice de confusion sur 29 sujets permettant d’estimer le taux d’erreur du modèle est présenté dans le Tableau 9. Tableau 9 : Matrice de confusion du modèle de risque clinique et génétique Statut pathologique réel Prédiction du modèle : malade Prédiction du modèle : sain Sain 3 13 Malade 8 5 Le modèle réalise une mauvaise prédiction pour 8 sujets sur les 29 testés : 3 sujets sains jugés malades selon le modèle (faux positifs) ; et 5 sujets malades jugés sains selon le modèle (faux négatifs). Le modèle réalise une prédiction correcte pour 21 sujets sur les 29 testés : 8 sujets malades jugés malades selon le modèle (vrais positifs) ; et 13 sujets sains jugés sains selon le modèle (vrais négatifs). Le taux d’erreur du modèle est de 27,59%. Autrement dit, le modèle réalise une prédiction correcte pour environ 3 sujets sur 4 et réalise une mauvaise prédiction pour environ 1 sujet sur 4. Le modèle de risque clinique et génétique est donc performant. Des analyses similaires sont réalisées à partir des 7 autres équations de risque génétique présentées dans l’exemple 3. Les valeurs du test de Durbin-Watson, d’aire sous la courbe ROC et les taux d’erreur de ces autres équations de risque génétique sont présentés dans le Tableau 10. Tableau 10 : Résultats du test de Durbin-Watson, d’aire sous la courbe ROC et les taux d’erreur des équations de risque clinique et génétique Equation du score de risque clinique et génétique Résultats du test de Durbin-Watson Aire sous la courbe ROC (%) Taux d’erreur (%) Données de la cohort d’apprentissage Données de la cohorte de validation RCG = RC + β9*meanGRS parents + β10*GRS resid p = 0,606 (indépendance des résidus) 96,11 78,18 30,77 RCG = RC + β10*GRS resid + β101*GRS mere + β102*GRS pere Résultats non convergents RCG = RC + β9*meanGRS parents + β10*GRS resid + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 RCG = RC + β10*GRS resid + β101*GRS mere + β102*GRS pere + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 Non applicable 100 53,33 37,5 RCG = RC + β9*meanPGS parents + β10*PGS resid p =0,104 (indépendance des résidus) 95,55 72,6 27,59 RCG = RC + β10*PGS resid + β101*PGS mere + β102*PGS pere Résultats non convergents RCG = RC + β10*PGS resid + β101*PGS mere + β102*PGS pere + β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 où RC = α1 + β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans + β3*AGE + β4*SEXE + β5*IMC + β8*SILHOUETTE 5ans + avec les « Variable k » les variables A, B, C, D, E, F, G, H, I, J, K, L, M définies dans le Tableau 3. Les modèles clinique et génétique convergent sont performants. Exemple 5 : Méthodologie d’analyse des données alimentaires Les données alimentaires ont été recueillies à l'aide de questionnaires spécifiques à l’étude. Les données rétrospectives ont été recueillies au moyen d’un questionnaire fréquentiel à partir de l’enquête alimentaire (2000) du Centre de Recherche pour l'Étude et l'Observation des Conditions de Vie. Les habitudes alimentaires des participants à 10 ans ont été recueillies au moyen d’un questionnaire fréquentiel colligé rétrospectivement à l’âge adulte. Ce questionnaire décrit des fréquences de consommation de 35 items, sur un mois, une semaine ou une journée sans notion quantitative des tailles de portions consommées (Tableau 11). Tableau 11 : Questionnaire fréquentiel d’habitudes alimentaires à 10 ans A quelle fréquence consommiez-vous habituellement ? N’en consommait pas Tous les jours 2-3 fois/ semaine 1 fois/ semaine 2-3 fois/ mois Environ 1 fois/mois Moins souvent Fruits 1 2 3 4 5 6 7 Légumes 1 2 3 4 5 6 7 Légumes secs 1 2 3 4 5 6 7 Céréales de petit déjeuner 1 2 3 4 5 6 7 Viandes rouges 1 2 3 4 5 6 7 Viandes blanches et volailles 1 2 3 4 5 6 7 Charcuterie 1 2 3 4 5 6 7 Poissons frais 1 2 3 4 5 6 7 Lait 2 3 4 5 6 7 Yaourts 1 2 3 4 5 6 7 Desserts laitiers, crème caramel, crème brûlée 1 2 3 4 5 6 7 Beurre 1 2 3 4 5 6 7 Fromages 1 2 3 4 5 6 7 Huiles 1 2 3 4 5 6 7 Plats cuisinés 1 2 3 4 5 6 7 Biscuits sucrés 1 2 3 4 5 6 7 Chocolate en tablette 1 2 3 4 5 6 7 Pâtes à tartiner 1 2 3 4 5 6 7 Barres chocolatées 1 2 3 4 5 6 7 Potages, coupes 1 2 3 4 5 6 7 Eaux minerals 1 2 3 4 5 6 7 Sodas, colas 1 2 3 4 5 6 7 Jus de fruits 1 2 3 4 5 6 7 Cafés 1 2 3 4 5 6 7 Thés 1 2 3 4 5 6 7 Pâtisseries 1 2 3 4 5 6 7 Confiseries 1 2 3 4 5 6 7 Confitures 1 2 3 4 5 6 7 Pain 1 2 3 4 5 6 7 Pommes de terre 1 2 3 4 5 6 7 Oeufs 1 2 3 4 5 6 7 Riz, semoule 1 2 3 4 5 6 7 Biscuits salés et grains salées 1 2 3 4 5 6 7 Pizzas, quiches 1 2 3 4 5 6 7 Sandwichs, hot dog, hamburger 1 2 3 4 5 6 7 Une agrégation de certains groupes d’aliments est faite pour obtenir les 11 groupes d’aliments qui sont prédéfinis par le Programme National Nutrition Santé (PNNS). Pour les « aliments simples » comme un fruit, un légume ou encore un yaourt, l’attribution dans un groupe sera faite simplement. Pour tous les aliments dits « composés » comme les plats cuisinés, soupes, les sandwiches, hamburgers, ou certains desserts (Desserts laitiers frais, crème caramel, crème brûlée), ils ne seront pas considérés comme un groupe en tant que tel, mais comme une somme d’aliments appartenant à différents groupes. Par exemple : les desserts, les desserts laitiers frais seront comptés dans le groupe produits laitiers et crème caramel et crème brûlée seront comptées dans le groupe sucres ajoutés. La classification d’un aliment dans un ou plusieurs groupes d’aliments tient compte de conseils donnés dans les guides du PNNS. Pour permettre un calcul de l’apport journalier de chaque aliment ou groupe d’aliments, les catégories de fréquences ont été transformées en fréquence moyenne journalière. Pour la majorité des aliments, les fréquences déclarées ont été transformées (Tableau 12). Tableau 12 : Transformation des fréquences déclarées en fréquences attribuées pour les 35 items du questionnaire d’habitude alimentaire Fréquence déclarée Fréquence attribuée (par semaine) Fréquence attribuée (par jour) Tous les jours 7 fois/semaine 1 fois/jour 2-3 fois/semaine 3 fois/semaine 0,43 fois/jour 1 fois/semaine 1 fois/semaine 0,14 fois/jour 2-3 fois/mois 0,75 fois/semaine 0,11 fois/jour Environ 1 fois/mois 0,25 fois/semaine 0,04 fois/jour Moins souvent 0,13 fois/semaine 0,02 fois/jour N’en consommait pas 0 fois/semaine 0 fois/jour Pour faciliter l’utilisation et l’interprétation des données, une fréquence de consommation journalière est traduite en nombre de portions consommées par jour, car les quantités consommées d’aliments ne sont pas recueillies. Pour chaque sujet, la fréquence de consommation par groupe d’aliments est calculée. Cette fréquence tient compte de l’ensemble des fréquences de consommation des aliments qui correspondent au groupe comme prédéfini dans le Tableau 14. Par exemple, la fréquence de consommation du groupe « fruits et légumes » sur une journée sera calculée de la manière suivante : Fq fruits&légumes = Fq fruits + Fq légumes + Fq potages,soupes + Fq jus de fruits + Fq plats cuisinés avec Fq : fréquence item Les données manquantes du fréquentiel alimentaire sont complétées par une imputation simple, par la valeur moyenne des valeurs observées pour chaque item auprès des sujets ayant des données complètes. La donnée sur les habitudes alimentaires des participants en termes de consommation en dehors des repas, est introduite par la question suivante : « Vous arrivait-t-il de manger en dehors des repas principaux (petit déjeuner, dîner) ? ». Ainsi une variable est construite : « manger en dehors des repas », et un seuil attribué inférieur ou égal à une fois par jour (≤ 1/j). Ainsi, les fréquences déclarées par les participants seront transformées selon la manière décrite dans le Tableau 13. Tableau 13 : Transformation des fréquences déclarées en fréquences attribuées concernant la question « Vous arrivait-il de manger en dehors des repas principaux » ? Fréquence déclarée Fréquence attribuée (par semaine) Fréquence attribuée (par jour) Souvent 7 fois/semaine 1 fois/jour De temps en temps 1 fois/semaine 0,14 fois/jour Rarement 1 fois/mois 0,04 fois/jour Jamais 0 fois/mois 0 fois/jour Un score d’adéquation au PNNS est construit, inspiré du score PNNS Guideline Score 2 (PNNS-GS2), et est présenté dans la Tableau 14. Tableau 14 : Composantes du score alimentaire adapté du score PNNS-GS Catégorie d’aliments Aliments simples Aliments composés Critères du score Score Fruits et légumes Fruits, légumes Potages, soupes, plats cuisinés, jus de fruits 0-3,5 0 3,5-5 0,5 5-7,5 1 ≥7,5 2 Noix Non applicable Non applicable Légumineuses Légumes secs 0 0 0-2/semaine 0,5 ≥2/semaine 1 Aliments à base de céréales completes Riz, semoule, pain, pommes de terre Céréales de petit déjeuner, pizzas, sandwichs, hot dog, hamburger 0 0 0-1 0,5 1-2 1 ≥2 1,5 Lait et laitages Lait, yaourts, fromages Desserts laitiers, crème caramel, crème brûlée 0-0,5 0 0,5-1,5 0,5 1,5-2,5 1 ≥2,5 0 Viandes rouges Viandes rouges, viandes blanches, œufs Sandwichs, hot dog, hamburger ≤3/semaine 0 3-5/semaine -1 ≥5/semaine -2 Viandes blanches ≤ viandes rouges 0 Viandes blanches > viandes rouges 0,5 Viande transformée Charcuterie 0-1/semaine 0 1-2/semaine -1 ≥2/semaine -2 Produits de la mer Poissons frais 0-1,5/semaine 0 1,5-2,5/semaine 1 2,5-3,5/semaine 0,5 ≥3,5/semaine 0 Graisses ajoutées Beurre, huile >1/jour 0 ≤1/jour 1,5 Beurre toujours OU beurre souvent Aucune graisse végétale utilisée 0 Beurre rarement ou jamais OU beurre souvent mais utilisation de graisse végétale 1 Produits sucrés Biscuits sucrés, chocolat en tablette, pâtes à tartiner, barres chocolatées, pâtisseries, confiseries, confitures Desserts laitiers, crème caramel, crème brûlée >2/jour -2 1-2/jour -1 0 Boissons sans alcool Eaux minérales, sodas, colas, jus de fruits, cafés, thés ≥1/jour 0 1 Alcool Non applicable Non applicable Sel Biscuits salés et graines salées Charcuteries, pizzas, quiches, sandwichs, hot dog, hamburger ≥1,5/jour -2 1-1,5/jour -1 0,5-1/jour -0,5 0-0,5/jour 0 Consommation hors repas Biscuits sucrés, chocolat en tablette, barres chocolatées, pâtisseries, confiseries, consommation en dehors des repas principaux ≥1/jour 0 1 Un score est redéfini à partir du score d’adéquation PNNS en retirant les composantes « Noix », « la fréquence de consommation d'aliments biologiques » et « Alcools ». En l’absence de mesure de l’apport énergétique total, les seuils de consommation de certains aliments ont été redéfinis. La somme de ces 11 composantes PNNS, plus la composante « consommation hors repas » produit le score Alim_Descendance dont le maximum possible ici est de 11,5. Des informations qualitatives ou semi-quantitatives sur les changements d’habitudes et pratiques actuelles des participants en matière d’alimentation ont également été recueillies et portent sur 3 items : - consommation d’alcool : le premier item recueille la fréquence de consommation des boissons alcoolisées sur la base de la question suivante « Consommez-vous des boissons alcoolisées (par exemple : vin, bière, cidre, apéritifs, digestifs, champagne...) ? » ; les habitudes alimentaires perçues : le deuxième item regroupe 6 questions dont deux portant sur le suivi de régimes alimentaires pour raisons médicales (recommandation médicale) ou par convictions personnelles, une question portant sur la modification des habitudes alimentaires à la suite de la découverte de diabète et deux questions portant sur la diminution de consommation de sucre et matières grasses ; et comportement alimentaire : le dernier item regroupe trois questions portant sur la fréquence des prises alimentaires (petit déjeuner, déjeuner, goûter, etc.) et sur les consommations en dehors des repas. Le score d’alimentation actuel est basé sur un système de bonus (+1) qui sont attribués aux meilleures habitudes alimentaires et un malus (-1) pour les moins bonnes habitudes. De ce fait, plus le score final est élevé, plus ses habitudes alimentaires se rapprochent de celles recommandées. Pour beaucoup les items « habitudes alimentaires perçues » et « comportement alimentaire », le bonus/malus est accordé pour plusieurs réponses. Concernant l’item « comportement alimentaire » et la question « Les repas que vous faites régulièrement tous les jours », le bonus est attribué sur la base de la modalité de référence de 3 repas par jour (petit déjeuner, déjeuner et diner). Par ailleurs, pas de points aux items « recommandations médecin » et « perte de poids par suite d’un régime » n’ont été attribués, faute d’informations complémentaires. Ils ne sont alors pas comptabilisés dans le score final. Les questions et leurs scoring sont détaillées dans le Tableau 15. Tableau 15 : Scoring des items alccol, habitudes alimentaires perçues et fréquence de prise des repas Item Question Critère du score Score Alcool Consommez-vous des boissons alcoolisées ? ≥2 verres/jour -2 -1 0 1 Les habitudes alimentaires perçues A votre avis, pensez-vous faire attention à ce que vous mangez ? Non 0 Oui 1 Avez-vous diminué ou supprimé le sucre et les sucreries ? Non 0 Oui 1 Avez-vous diminué ou supprimé les matières grasses ? Non 0 Oui 1 Fréquence de prise des repas Les repas que vous faites régulièrement tous les jours : Petit déjeuner (+1) Déjeuner (+1) Dîner (+1) Goûter (-1) Collation dans la matinée (-1) Collation dans la soirée (-1) 3/jour (petit déjeuner + déjeuner + dîner) 1 0-2/jour 0 -1 Vous arrive-t-il de grignoter ? Jamais 1 Par période 0 Tous les jours -1 Mangez-vous différemment pendant la semaine et pendant le week-end ? Fait attention au régime tous les jours de la semaine 1 Ne fait pas attention au régime quelque soit le jour de la semaine -1 Fait attention la semaine Ne fait pas attention le week-end 0,5 Ne fait pas particulièrement attention pendant la semaine Fait attention le week-end 0 La somme des scores produit le score Alim_Descendance actuel dont le maximum possible est de 7. Exemple 6 : Méthodologie d’analyse de l’activité physique Les données d’activité physique ont été recueillies à l'aide de questionnaires spécifiques à l’étude. Les données rétrospectives ont été recueillies au moyen d’un questionnaire fréquentiel à partir de l’enquête alimentaire (2000) du Centre de Recherche pour l'Étude et l'Observation des Conditions de Vie. Pour l’évaluation de l’activité physique à 10ans, le fréquentiel d’activité physique est introduit par les questions suivantes : – « Participiez-vous aux cours de sport de l’école ? Si oui, combien d’heures par semaine ? » ; – « Faisiez-vous du sport en dehors de l’école (ex. club) ? Si oui, combien d’heures par semaine ? » ; et – « Comment alliez-vous à l’école ? (A pied, En vélo, En car ou en voiture ou En métro / train). Si Marche à pied, ou vélo, combien durait un trajet ? ». Pour permettre un calcul de la fréquence d’activité physique journalière de chaque participant, les fréquences déclarées sont transformées en fréquence moyenne journalière (nombre de min/jour). A partir des informations recueillies, un temps moyen d’activité physique par semaine est estimé selon la formule suivante : Activité physique = (activités scolaires + activités extra-scolaires + (trajets quotidiens * 8))/3 La sédentarité est approchée par le temps passé devant un écran (télévision ; ordinateur ou jeux vidéo), en dehors du temps de travail ou d’école. L’évaluation de la sédentarité est introduite par la question suivante : « Au cours d’une semaine ordinaire, combien d’heures par jour passiez-vous à regarder la télévision ou des cassettes vidéo ou à jouer avec des jeux vidéo ? ». Les données permettent de classer les participants en 3 catégories de sédentarité : sédentarité faible soit 0-1h/j ; sédentarité modérée soit 2-3h/jour ; et sédentarité élevée soit >3h/jour. Un score d’adéquation au PNNS est construit (score Phy_Descendance à 10 ans), inspiré du score PNNS (Tableau 16). Tableau 16 : Scoring de l’activité physique Items Critère de score Score Activité physique Activités scolaires, activités extra-scolaires, trajet quotidien 0-30 min/jour 0 30-60 min/jour 1 ≥60 min/jour 1,5 Le fréquentiel d’activité physique actuelle des participants est introduit par les questions suivantes : « Combien d'heures par semaine pratiquez-vous l'activité la plus fréquente ? » ; « Pratiquez-vous les autres sports ou exercices régulièrement ? le nombre d'heure par semaine » ; et « Combien d'heures en moyenne marchez-vous ou faites-vous de vélo par semaine ? » Pour permettre un calcul de la fréquence d’activité physique journalière de chaque participant, les fréquences déclarées sont transformées en fréquence moyenne journalière (nombre de min/jour). A partir des informations recueillies, un temps moyen d’AP par semaine est estimé selon la formule suivante : Activité physique = (activité fréquente + sport + marche et vélo)/3 Un score d’adéquation au PNNS est construit (score Phys_Descendance actuel), sur la même base que le score « score Phys_Descendance ». Méthode mise en œuvre par ordinateur pour évaluer le risque de développement d'un diabète de type 2 chez un sujet, comprenant le calcul d'un score de risque clinique (RC), ledit score étant calculé au moyen de la formule suivante : RC = β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans dans laquelle : ALIM 10ans correspond à un score d’habitude alimentaire chez le sujet lorsqu’il était enfant, à un âge compris entre 7 ans et 13 ans, ledit score prenant une valeur maximale de 11,5, et le coefficient β1 est compris entre -1 et 0,5 ; PHYS 10ans correspond à un score d’activité physique chez le sujet lorsqu’il était enfant, à un âge compris entre 7 ans et 13 ans, ledit score prenant une valeur maximale de 1,5, et le coefficient β2 est compris entre -2 et 2,5 ; et où le sujet est à risque de développer un diabète de type 2 lorsque la probabilité obtenue par le modèle est supérieure à 0,5. Méthode selon la revendication 1, caractérisée en ce que : le coefficient β1 est compris entre -0,333 et 0,030, et prend préférentiellement pour valeur -0,147 ; et le coefficient β2 est compris entre -0,590 et 0,955, et prend préférentiellement pour valeur 0,179. Méthode selon la revendication 1 ou 2, caractérisée en ce que le score de risque clinique est calculé au moyen de la formule suivante : RC = α1 + β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans + β3*AGE + β4*SEXE + β5*IMC + β6*DIAB antecedant_pere + β7*DIAB antecedant_mere + β8*SILHOUETTE 5ans dans laquelle : AGE correspond à l’âge (années) du sujet et le coefficient β3 est compris entre 0 et 0,3, plus préférentiellement entre 0,026 et 0,113, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,068 ; SEXE correspond au genre du sujet et prend la valeur 0 si le sujet est une femme et la valeur 1 si c’est un homme et le coefficient β4 est compris entre -2 et 3, plus préférentiellement entre -0,575 et 1,366, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,382 ; IMC correspond à l’indice de masse corporel (kg/m 2 ) du sujet et le coefficient β5 est compris entre -0,5 et 1, plus préférentiellement entre 0,030 et 0,370, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,190 ; DIAB antecedant_pere correspond à l’information d’antécédent connu de diabète chez le père du sujet et prend la valeur 0 si aucun antécédent n’est identifié et la valeur 1 dans le cas contraire et le coefficient β6 est compris entre -2 et 1,5, plus préférentiellement entre -1,514 et 0,839, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,329 ; DIAB antecedant_mere correspond à l’information d’antécédent connu de diabète chez la mère du sujet et prend la valeur 0 si aucun antécédent n’est identifié et la valeur 1 dans le cas contraire et le coefficient β7 est compris entre -2 et 2, plus préférentiellement entre -1,653 et 0,806, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,413 ; SILHOUETTE 5ans correspond à un score de la silhouette pour lequel le sujet estime sa morphologie à un âge compris entre 2 ans et 8 ans, ladite morphologie présentant 7 modalités différentes, 1 étant la morphologie la plus mince et 7 la plus opulente, ledit score prenant la valeur 0 si le sujet estime sa morphologie à la modalité 1 ou la valeur 1 associée à la modalité de son choix dans les autres cas, et le coefficient β8 est compris entre -1000 et 1000 ; et α1 est un nombre compris entre -30 et 26, plus préférentiellement entre -30 et 0, plus préférentiellement encore entre -13,509 et -2,929, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -8,055. Méthode selon la revendication 3, caractérisée en ce que : si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 2, le coefficient β8 est compris entre -3 et 2, plus préférentiellement entre -0,981 et 1,339, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,172 ; si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 3, le coefficient β8 est compris entre -6 et 2, plus préférentiellement entre -1,481 et 1,156, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,165 ; si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 4, le coefficient β8 est compris entre -5 et 3, plus préférentiellement entre -0,653 et 2,513, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,885 ; si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 5, le coefficient β8 est compris entre -3 et 4, plus préférentiellement entre -2,451 et 0,915, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,701 ; si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 6, le coefficient β8 est compris entre -7 et 2, plus préférentiellement entre -2,900 et 1,724, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,562 ; et si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 7, le coefficient β8 est compris entre -1000 et 1000, plus préférentiellement entre -199,323 et 199,393, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 11,694. Méthode selon la revendication 3 ou 4, caractérisée en ce que le score de risque clinique est calculé au moyen de la formule suivante : RC = α1 + β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans + β3*AGE + β4*SEXE + β5*IMC + β6*DIAB antecedant_pere + β7*DIAB antecedant_mere + β8*SILHOUETTE 5ans + dans laquelle les Variable k sont une ou plusieurs variables choisies parmi : la variable A prenant la valeur 1 si le sujet prend régulièrement des collations dans la soirée, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -4 et 2, plus préférentiellement entre -2,449 et 0,362, et plus prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,014 ; la variable B prenant la valeur 1 si le sujet a déjà eu des recommandations par un médecin sur la façon de s’alimenter, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre 0 et 10, plus préférentiellement entre 1,870 et 4,036, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 2,878 ; la variable C prenant la valeur 1 si le sujet a diminué ou supprimé sa consommation de sucre ou de sucreries, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -2 et 4, plus préférentiellement entre 0,883 et 3,670, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 2,208 ; la variable D prenant la valeur 1 si le sujet a diminué ou supprimé sa consommation de matières grasses, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -5 et 0, plus préférentiellement entre -2,670 et -0,223, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,391 ; la variable E prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est inférieure à une fois par semaine, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -5 et 3, plus préférentiellement entre -0,910 et 1,582, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,322 ; la variable F prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est supérieure ou égale à une fois par semaine et inférieure à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient est compris entre -7 et 1, plus préférentiellement entre -2,486 et 0,219, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,113 ; la variable G prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est quotidienne et inférieure ou égale à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -4 et 4, plus préférentiellement entre -2,656 et 1,620, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,502 ; la variable H prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est quotidienne et supérieure à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -8 et 5, plus préférentiellement entre -1,475 et 3,387, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,976 ; la variable I correspond au tour de taille (centimètres) du sujet ; et le coefficient associé est compris entre -0,5 et 0,5, plus préférentiellement entre 0,009 et 0,119, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,063 ; la variable J correspond au tour de hanche (centimètres) du sujet ; et le coefficient associé est compris entre -0,5 et 0,5, plus préférentiellement entre -0,175 et -0,047, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,107 ; la variable K prenant la valeur 1 si le sujet fait attention à son régime, tous les jours de la semaine, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -1 et 5, plus préférentiellement entre 0,302 et 2,636, et prend plus préférentiellement pour valeur 1,428 ; la variable L prenant la valeur 1 si le sujet suit régime alimentaire, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre 0 et 10, plus préférentiellement entre 1,849 et 7,396, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 4,156 ; et la variable M correspond à un score d’habitude chez le sujet dans son état actuel, ledit score étant compris entre -3 et 7, et le coefficient associé est compris entre -1 et 1,5 ; plus préférentiellement entre -0,075 et 0,671, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,289. Méthode selon la revendication 1, caractérisée en ce qu’elle comprend en outre le calcul d'un score de risque génétique (RG), ledit score étant calculé au moyen de la formule suivante : RG = β9*( + β10*( )+ β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 dans laquelle : i est un variant génétique ; B i correspond à l’effet du SNP i dont la valeur est fournie par une analyse GWAS ; G ij correspond au nombre d’allèles à risque concernant le variant i et le sujet j ; N m prend la valeur 1 si les données de la mère sont connues et la valeur 0 dans le cas contraire ; N p prend la valeur 1 si les données du père sont connues et la valeur 0 dans le cas contraire ; β9 est un nombre compris entre -2 et 1,5, plus préférentiellement entre -1,829 et 1,332, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,199 ; β10 est un nombre compris entre -3 et 0,5, plus préférentiellement entre -2,995 et 0,215, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,259 ; PC sont les composantes principales (dites ethniques) d’une analyse en composante principale effectuée avec les données de 1000 Genomes ; PC1 correspond à la première composante ethnique et le coefficient β11 est compris entre -800 et 300, plus préférentiellement entre -786,102 et 282,319, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -123,274 ; PC2 correspond à la deuxième composante ethnique et le coefficient β12 est compris entre -1500 et 4000, plus préférentiellement entre -1289,231 et 3738,646, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 1039,136 ; PC3 correspond à la troisième composante ethnique et le coefficient β13 est compris entre -750 et 1500, plus préférentiellement entre -724,423 et 1307,531, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 229,300 ; PC4 correspond à la quatrième composante ethnique et le coefficient β14 est compris entre -650 et 1500, plus préférentiellement entre -627,316 et 1366,354, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 334,428 ; et PC5 correspond à la cinquième composante ethnique et le coefficient β15 est compris entre -50 et 60, plus préférentiellement entre -42,281 et 57,889, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 2,848. Méthode selon la revendication 6 caractérisée en ce que la combinaison du score de risque génétique (RG) et du score de risque clinique (RC) permet le calcul d’un score de risque du diabète de type 2 (logit(P DT2 )) qui est calculé au moyen de la formule suivante : logit(P DT2 ) = α1 + β1*ALIM 10ans + β2*PHYS 10ans + β3*AGE + β4*SEXE + β5*IMC + β8*SILHOUETTE 5ans + + β9*( + β10*( )+ β11*PC1 + β12*PC2 + β13*PC3 + β14*PC4 + β15*PC5 dans laquelle : le coefficient β1 est compris entre -0,800 et 0,137, et prend préférentiellement pour valeur -0,291 ; le coefficient β2 est compris entre -1,906 et 1,026, et prend préférentiellement pour valeur -0,337 ; AGE correspond à l’âge (années) du sujet et le coefficient β3 est compris entre 0 et 0,3, plus préférentiellement entre 0,006 et 0,265, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,123 ; SEXE correspond au genre du sujet et prend la valeur 0 si le sujet est une femme et la valeur 1 si c’est un homme et le coefficient β4 est compris entre -2 et 3, plus préférentiellement entre -1,793 et 2,259, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,154 ; IMC correspond à l’indice de masse corporel (kg/m 2 ) du sujet et le coefficient β5 est compris entre -0,5 et 1, plus préférentiellement entre -0,026 et 0,731, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,310 ; SILHOUETTE 5ans correspond à un score de la silhouette pour lequel le sujet estime sa morphologie à un âge compris entre 2 ans et 8 ans, ladite morphologie présentant 7 modalités différentes, 1 étant la morphologie la plus mince et 7 la plus opulente, ledit score prenant la valeur 0 si le sujet estime sa morphologie à la modalité 1 ou la valeur 1 associée à la modalité de son choix dans les autres cas, et le coefficient β8 est compris entre -11 et 4, caractérisé en ce que, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 2, le coefficient β8 est compris entre -3 et 2, plus préférentiellement entre -2,606 et 1,615, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,464, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 3, le coefficient β8 est compris entre -6 et 2, plus préférentiellement entre -5,497 et 0,156, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -2,422, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 4, le coefficient β8 est compris entre -5 et 3, plus préférentiellement entre -4,991 et 2,675, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,912, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 5, le coefficient β8 est compris entre -3 et 4, plus préférentiellement entre -1,661 et 3,544, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,833, si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 6, le coefficient β8 est compris entre -7 et 2, plus préférentiellement entre -6,606 et 1,957, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -2,176, et si la variable SILHOUETTE 5ans est de modalité 7, le coefficient β8 est compris entre -11 et 1, plus préférentiellement entre -10,202 et 0,776, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -4,376 ; α1 est un nombre compris entre -30 et 26, plus préférentiellement entre -28,331 et 25,988, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,565 ; les Variable k sont une ou plusieurs variables choisies parmi : la variable A prenant la valeur 1 si le sujet prend régulièrement des collations dans la soirée, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -4 et 2, plus préférentiellement entre -3,791 et 1,697, et plus prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,939 ; la variable B prenant la valeur 1 si le sujet a déjà eu des recommandations par un médecin sur la façon de s’alimenter, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre 0 et 10, plus préférentiellement entre 2,941 et 8,913, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 5,383 ; la variable C prenant la valeur 1 si le sujet a diminué ou supprimé sa consommation de sucre ou de sucreries, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -2 et 4, plus préférentiellement entre -1,258 et 3,105, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,914 ; la variable D prenant la valeur 1 si le sujet a diminué ou supprimé sa consommation de matières grasses, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -5 et 0, plus préférentiellement entre -4,644 et -0,315, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -2,264 ; la variable E prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est inférieure à une fois par semaine, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -5 et 3, plus préférentiellement entre -4,648 et 1,437, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,417 ; la variable F prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est supérieure ou égale à une fois par semaine et inférieure à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient est compris entre -7 et 1, plus préférentiellement entre -6,428 et -0,052, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -2,841 ; la variable G prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est quotidienne et inférieure ou égale à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -4 et 4, plus préférentiellement entre -3,501 et 3,902, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,189 ; la variable H prenant la valeur 1 si la fréquence de la consommation de boissons alcoolisées du sujet est quotidienne et supérieure à deux fois par jour, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -8 et 5, plus préférentiellement entre -7,375 et 3,024, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -1,968 ; la variable I correspond au tour de taille (centimètres) du sujet ; et le coefficient associé est compris entre -0,5 et 0,5, plus préférentiellement entre -0,183 et 0,089, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,039 ; la variable J correspond au tour de hanche (centimètres) du sujet ; et le coefficient associé est compris entre -0,5 et 0,5, plus préférentiellement entre -0,168 et -0,116, et prend plus préférentiellement encore pour valeur -0,026 ; la variable K prenant la valeur 1 si le sujet fait attention à son régime, tous les jours de la semaine, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre -1 et 5, plus préférentiellement entre 0,495 et 4,203, et prend plus préférentiellement pour valeur 1,670 ; la variable L prenant la valeur 1 si le sujet suit régime alimentaire, et la valeur 0 dans le cas contraire ; et le coefficient associé est compris entre 0 et 10, plus préférentiellement entre 0,893 et 8,622, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 4,331 ; et la variable M correspond à un score d’habitude alimentaire chez le sujet dans son état actuel, ledit score étant compris entre -3 et 7, et le coefficient associé est compris entre -1 et 1,5 ; plus préférentiellement entre -0,753 et 0,951, et prend plus préférentiellement encore pour valeur 0,111. Méthode de détermination d’un score de risque de développement d’un diabète de type 2 selon l’une des revendications précédentes, pour son utilisation à des fins de diagnostic et/ou de pronostic. Kit comprenant un formulaire de récolte des données cliniques et un outil de récolte des données génétiques, pour évaluer le risque de développement d’un diabète de type 2 chez un sujet par la méthode de détermination selon l’une des revendications précédentes.