FR 3089634 A1 20200612 FR 1872562 A 20181207 Description Titre de l'invention : METHODE POUR LA DETECTION DE LA PRESENCE, L'IDENTIFICATION ET LA QUANTIFICATION DANS UN ECHANTILLON SANGUIN D'ANTICOAGULANTS INHIBITEURS D'ENZYMES DE LA COAGULATION DU SANG, ET MOYENS POUR SON IMPLEMENTATION Domaine technique [0001] La présente demande concerne le domaine de l'hémostase et en particulier celui de la coagulation du sang et fournit des méthodes et moyens permettant une détection "en aveugle", et de façon subséquente et le cas échéant, d'identification et de caractérisation qualitative puis quantitative (dosage), d'anticoagulants, inhibiteurs d'enzymes de la coagulation du sang dans un échantillon analysé. [0002] L'invention met en oeuvre des outils d'intelligence artificielle, notamment des modèles d'apprentissage automatique supervisés, à des fins de post-traitement de mesures cinétiques opérées sur des échantillons sanguins. [0003] L'invention concerne ainsi et plus particulièrement, une méthode in vitro de détection de la présence d'un inhibiteur d'une enzyme de la coagulation du sang, cette dernière étant choisie parmi le facteur Xa et le facteur lia, puis, en cas de présence, d'identification dudit inhibiteur, cette identification incluant sa catégorie, sa nature, voire sa caractérisation effective puis après cette identification, son dosage quantitatif. L'invention est en premier lieu destinée à l'application pour la détection in vitro de la présence des inhibiteurs ici en cause dans des échantillons biologiques prélevés chez des sujets humains. 100041 L'invention concerne également des moyens utiles, et adaptés à ces fins: système de traitement de données ou dispositif approprié, programme d'ordinateur, support d'enregistrement ou de données, et kits permettant la mise en oeuvre de toutes les étapes des méthodes ici décrites, qu'elles soient expérimentales ou in silico. Technique antérieure [0005] La coagulation est un phénomène physiologique complexe, procédant en cascade et faisant intervenir plusieurs protéines plasmatiques. Ce processus une fois mis en jeu aboutit à la formation d'un caillot (un clou plaquettaire), qui dans le fonctionnement physiologique non pathologique permet de freiner ou de juguler les hémorragies. A l'inverse, les troubles de la coagulation qui mènent à des risques de saignements plus importants sont appelés hémophilie. La coagulation sanguine naturelle est régulée par la présence de divers facteurs de coagulation qui de concert se chargent d'un équilibre 2 normal entre les tendances naturelles à la coagulation et celles au saignement. [0006] Dans certains cas, notamment dans des situations pathologiques, le processus de coa- gulation doit d'être corrigé ou modifié à l'aide de l'administration d'un agent anticoagulant, en traitement ou en prévention de certains troubles ou pathologies. Le degré d'effet anticoagulant atteint lors de l'utilisation de ces agents sous forme de médicaments dépend d'un grand nombre de facteurs, souvent peu connus. En cas de surdosage cependant, des saignements inopinés s'extériorisant aux orifices naturels peuvent se produire. De tels traitements impliquent donc un contrôle régulier du degré d'anticoagulation au moyen, généralement, d'un examen sanguin. [0007] Les anticoagulants non physiologiques, par exemple synthétiques, i.c., des anti- coagulants médicamenteux, sont ainsi communément prescrits en prévention et/ou en traitement de troubles avérés. [0008] Les agents anticoagulants médicamenteux inhibiteurs d'enzymes de la coagulation disponibles appartiennent à deux grandes familles d'anticoagulants : 1/ les héparines, et 2/ les anticoagulants oraux directs (AOD), les agents des deux familles correspondant à des inhibiteurs du facteur Xa et/ou du facteur IIa de la coagulation. [0009] Les héparines sont des inhibiteurs indirects irréversibles des facteurs Xa et Ha. Elles se déclinent en deux classes : les héparines non fractionnées (HNF) et les héparines de bas poids moléculaires (HBPM). Les HNF ont un ratio (pouvoir anti-Xa / pouvoir antiiTa) proche de 1 tandis que les HBPM ont un ratio (pouvoir anti-Xa / pouvoir anti-Tia) proche de 2 ou 3. [0010] Les anticoagulants oraux directs (AODs) sont des inhibiteurs réversibles directs spé- cifiques du facteur Xa ou du facteur Ha. Les AODs principaux, spécifiques du facteur Xa sont le Rivaroxaban, l'apixaban et l'edoxaban. L'AOD principal spécifique du facteur IIa est le dabigatran. Les Tables 10 et 12 détaillent de façon plus complète d'autres inhibiteurs synthétiques connus des facteurs Xa et IIa. [0011] Afin de déterminer le statut hémostatique de sujets dans des situations cliniques l'imposant et afin de surveiller le statut hémostatique de patients sous traitement anticoagulant, différents tests visent à détecter et/ou à doser les paramètres de la coagulation. [0012] On connaît par exemple des tests cliniques permettant de déterminer la présence d'un état d'hypocoagulation, comme en cas d'augmentation du taux de prothrombine ou du temps de Quick. Ces examens de biologie médicale nécessitent cependant un équipement de laboratoire pas toujours disponible en tous lieux. [0013] On connait également des tests qui permettent de détecter la présence d'un anti- coagulant précis, le plus souvent unique, dont on soupçonne la présence. Par exemple, le kit STA@ - Liquid Anti-Xa commercialisés par le Demandeur sont destinés à être utilisé avec les appareils de la gamme STA-R@, pour une détermination quantitative 3 des taux plasmatiques d'héparincs non fractionnées (HNF) ou de faible poids moléculaire (HBPM) en mesurant leur activité anti-Xa dans un test compétitif utilisant un substrat chromogène synthétique. Selon l'expérience, la disponibilité de l'équipement, et la réactivité de l'opérateur, cc test qui peut se réaliser en une dizaine de minutes est bien entendu pertinent, notamment lorsque l'on sait ce que l'on cherche. Ce genre de test requiert cependant toujours la réalisation d'une étape de calihration. [0014] On tonnait également le kit Stago STAO- Multi-Hep Calihrator qui permet à la fois le dosage des HNF et des HBPM en utilisant une méthodologie commune et une calibration hybride. Ce kit ne permet cependant pas la détection des AOD. [0015] Il existe encore des situations, en particulier des situations cliniques, dans lesquelles le régime médicamenteux du patient considéré n'est pas connu de manière certaine ou ne peut pas être déterminé (par exemple si le patient est inconscient), ce qui complique une tâche de détection. Or il peut être nécessaire ou préférable de connaître le régime anticoagulant d'un patient en identifiant l'anticoagulant ou les anticoagulants qui lui ont été administrés et leur concentration chez le patient et ce de façon éventuellement immédiate après prise en charge médicale du patient, le cas échéant dans des conditions d'urgence, par exemple dans la perspective d'un traitement médicamenteux, d'examens biologiques ou cliniques, ou d'une intervention chirurgicale. De façon générale, la détection de la présence dans un échantillon sanguin d'un des anticoagulants médicamenteux connus ou encore leur identification peut être très utile dans un contexte d'urgence (dans le cadre d'un phénotype hémorragique, de la mise en place d'un antidotage...). Les tests disponibles pour doser les agents anticoagulants sont adaptés au dosage des anticoagulants dont l'identité est connue et a pu être communiquée en temps voulu lors de l'examen du patient et dont il a été vérifié qu'ils ont été prescrits ou administrés au patient examiné. Au contraire, des tests de dosage « en aveugle » qui permettraient dans une première étape d'identifier la présence d'anticoagulant(s) dans un échantillon biologique, puis de déterminer leur catégorie et/ ou leur identité et enfin le cas échéant leur concentration, dans un test efficace pour recueillir une information biologique ou clinique ne sont pas disponibles alors qu'ils seraient d'une évidente utilité pour répondre à certaines situations de prise en charge clinique des patients. [0016] Enfin, s'il existe aujourd'hui plusieurs solutions commerciales pour doser les différents anticoagulants susmentionnés, toutes ces solutions imposent nécessairement l'utilisation d'un kit dédié ayant ses propres calibrants et contrôles ainsi que sa propre méthodologie expérimentale. [0017] De fait, sur l'exemple de la mesure de la présence d'un anticoagulant inhibiteur du facteur Xa, l'utilisation des méthodes actuelles impose un minimum de quatre dosages (par exemple un dosage d'héparines en méthodologie hybride et trois dosages d'AODs anti-Xa). L'identification sans information préalable de la molécule anticoagulante est actuellement impossible [0018] L'invention se propose ainsi en particulier de résoudre tout ou partie des problèmes identifiés dans les paragraphes précédents, en particulier le problème d'une détection "en aveugle" de la présence ou non d'un anticoagulant inhibiteur d'une enzyme la coagulation du sang dans un échantillon sanguin. La solution proposée permet notamment, pour la première fois, la mise au point d'un test particulièrement adapté à une situation de prise en charge clinique, en particulier dans un contexte d'urgence, d'incertitude sur le régime de traitement du patient ou de patient inconscient. Si un tel test doit apporter du confort, et faire gagner du temps, à l'utilisateur dans le cadre de la prise en charge clinique, il se doit naturellement d'être également fiable, compte-tenu de l'enjeu pouvant impliquer le pronostic vital. Un tel test devrait permettre l'identification, fiable, d'un agent contenu dans un échantillon de sang, dont on ignore la présence, ou dont on ne peut soupçonner la présence. On observera qu'il n'existe à ce jour aucun test de cc type. [0019] Selon un aspect particulier, l'invention s'intéresse à la détection d'agents anti- coagulants exogènes, aussi appelés « synthétiques » dans le présent texte, en particulier la détection de médicaments anticoagulants et de préférence permet aussi une détection en un seul test, permettant d'atteindre une conclusion sans réitérer une multitude de tests séparés. Description des modes de réalisation [0020] C'est ainsi qu'en réponse à ces problèmes, il a été conçu et mis en oeuvre une méthode in vitro de détection dans un échantillon biologique, en particulier un échantillon sanguin, de la présence d'un inhibiteur d'une enzyme de la coagulation du sang choisie, indépendamment, parmi le facteur Xa (FXa) et le facteur lia (Fila), la méthode comprenant les étapes suivantes: a. Mesure d'une ou de plusieurs cinétique(s) de compétition via la réalisation d'un dosage enzymatique compétitif sur un échantillon sanguin préalablement obtenu d'un sujet, ledit dosage étant adapté à la réalisation d'une cinétique compétitive vis-à-vis, soit d'un inhibiteur du facteur Xa, soit d'un inhibiteur du facteur I la (indépendamment l'une de f autre), puis b. Fourniture en entrée de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. à un modèle décisionnel de classification A obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, en particulier dont les paramètres ont été calculés par entraînement, puis i. Si le modèle décisionnel A exclut la présence d'un inhibiteur de l'enzyme de la coagulation du sang ciblée dans l'échantillon analysé, conclusion de l'absence dudit inhibiteur, optionnellement allocation en sortie par le modèle A, par exemple dans une variable, de l'information correspondante, ou ii. Si le modèle décisionnel A atteste de la présence d'un inhibiteur de l'enzyme de la coagulation du sang ciblée dans l'échantillon analysé, conclusion de la présence dudit inhibiteur, optionnellement allocation en sortie par le modèle A, par exemple dans une variable, de l'information correspondante. [0021] L'échantillon sanguin testé est par exemple un échantillon de sang ou un échantillon de plasma. Il peut selon le besoin être dilué ou non. [0022] L'invention sert la problématique dite d'une « détection en aveugle ». Par "détection en aveugle", on indique que selon l'invention, on ne sait pas par avance si un inhibiteur de l'enzyme ciblée est présent dans l'échantillon, ni a fortiori quel inhibiteur pourrait être présent, et que la méthode ici décrite est ainsi adaptée et, en fonction des modèles mis à disposition dans son cadre, peut servir la détection de tout inhibiteur de la coagulation agissant sur les facteurs Xa, et/ou [0023] L'invention vise plus particulièrement la détection d'un inhibiteur ici appelé médi- camenteux (également appelé « synthétique » dans les Tables 9 à 12) du facteur Xa (FXa) ou du facteur Ha (Fila), par opposition à un inhibiteur dit « naturel » ou physiologique (la distinction étant illustrée sous forme de listes en Tables 9 à 12), l'inhibiteur ayant une fonction d'anticoagulant sélectif - du fait de l'enzyme ciblée. Dans un mode de réalisation particulier de l'invention, un inhibiteur recherché d'une enzyme de la coagulation est ainsi un inhibiteur non physiologique. Un tel inhibiteur est notamment un inhibiteur médicamenteux. Selon un aspect particulier, un inhibiteur médicamenteux peut se trouver dans un échantillon de patient à une concentration sensiblement plus élevée qu'une concentration physiologique « naturelle ». Selon des modes de réalisation particuliers, lesdits inhibiteurs appartiennent à la famille des héparines ou celle des AOD. [0024] Des exemples d'inhibiteurs médicamenteux (synthétiques) du facteur Xa désignés par leur substance active ou DCI sont ainsi: le Rivaroxaban, l'Apixaban, l'Edoxaban, le Bétrixaban, les HNF, par exemple la HNF calcique, la HNF sodique, les HBPM, un Pentasaccharide, le Danaparoïde sodique. La preuve de concept rapportée dans la présente demande vise plus particulièrement : les héparines que sont les héparines non fractionnées (HNF) telles que la HNF calcique ou la HNF sodique, les héparines de bas poids moléculaire (HBPM) telles que celles constituant les principes actifs de Fragmine0, Lovenox0, Innohep®, ou les AODs que sont le Rivaroxaban, l'Apixaban, l'Edoxaban, mais il est entendu que la méthode ici décrite peut être implémentée pour tout type d'inhibiteurs du facteur Xa et ou Ha, pour peu que l'on dispose d'un substrat 6 approprié de l'enzyme, et que des modèles adéquats aient été générés ou puissent l'être en accord avec les principes directeurs ici exposés et l'illustration fournie. [0025] Des exemples d'inhibiteurs médicamenteux (synthétiques) du facteur Ha désignés par leur substance active ou DC1 sont ainsi: le Dahigatran, le Mclagatran, r Argatrohan, la Bivalirudinc, les HNF, les HBPM. [0026] L'homme du métier pourra, sur la base de la littérature concernant les algorithmes d'intelligence artificielle et leur implémentation à sa disposition, et suivant le contenu de la partie expérimentale de la présente description, adapter les protocoles ici décrits pour substituer, intégrer ou ajouter d'autres modèles permettant une prise de décision. [0027] Par "enzyme de la coagulation du sang choisie" sont ainsi visés le facteur Xa et le facteur lia, dont les inhibiteurs sont recherchés indépendamment entre eux, respectivement, dans un même test. Dans un mode de réalisation particulier la méthode ici décrite se propose de détecter la présence (et dans des étapes subséquentes le cas échéant de détecter l'identité et de préférence de réaliser un dosage quantitatif par exemple pour donner la concentration), soit un inhibiteur du facteur Xa, soit un inhibiteur du facteur lia, à l'exclusion d'une détection concomitante des deux. [0028] Par "mesure de plusieurs cinétique(s) de compétition" en étape a., il est indiqué que, selon un mode de réalisation particulier, les mesures peuvent être répétées plusieurs fois sur la base d'un même échantillon sanguin prélevé chez un sujet (de préférence, un humain, notamment, un patient), afin d'offrir une meilleure fiabilité. Plusieurs cinétiques pourront ainsi être fournies à toutes les étapes qui le nécessitent, ou une seule cinétique intégrant toutes les autres pourra être fournie. Pour réaliser un dosage enzymatique de façon à obtenir une cinétique de compétition dans le cadre de l'invention, les conditions propres à la réalisation des réactions biochimiques suivantes doivent être réunies : l'échantillon sanguin susceptible de contenir l'inhibiteur de l'enzyme de la coagulation ciblée est mis en présence d'un substrat choisi, de l'enzyme ciblée, de préférence un substrat spécifique de l'enzyme ciblée, et une étape d'incubation est réalisée avant l'ajout de l'enzyme ciblée au mélange réactionnel dans des conditions permettant le déclenchement de la compétition entre la réaction d'inhibition de l'enzyme et la réaction enzymatique de ladite enzyme avec son substrat. Le substrat mis en oeuvre est normalement marqué de façon à permettre la libération du marqueur lorsque l'enzyme interagit avec ce substrat pour le transformer en produit de la réaction enzymatique et à permettre subséquemment la mesure dudit marqueur libéré et l'enregistrement de sa variation dans le temps sous la forme d'une cinétique de libération du marqueur qui est impactée lorsque l'inhibiteur est présent dans l'échantillon cet impact étant de plus modulé par la concentration de l'inhibiteur. Des schémas cinétiques des réactions de dosage compétitif sont illustrés dans les Exemples. Des substrats indiqués pour la réaction enzymatique avec l'enzyme ciblée sont connus 7 de l'homme du métier ; on cite à titre d'exemple convenant pour la réalisation de l'invention : le substrat MAPA-Gly-Arg-pNA spécifique du facteur Xa qui une fois transformé par le FXa induit la libération de paranitroalaninc (pNA) détectable par colorimétrie lors d'une mesure à 405nm, ou le substrat MAPA- Gly-Arg-AMC ou toute variante connue, qui induit la libération d'AminoMethylCoumarine (AMC) détectable par fluorométric, ou le substrat EtM-SPro-Arg-pNA spécifique du facteur Ha, ou toute variante connue de l'homme du métier. [0029] La mesure d'une cinétique de compétition selon l'étape a., est une mesure qui s'effectue in vitro, selon la pratique usuelle dans le domaine de l'exploration de l'hémostase, et selon des techniques bien connues, dont des exemples sont donnés ci-après. Cette étape expérimentale s'effectue selon les pratiques conventionnelles et bien connues de l'homme du métier. [0030] On comprendra néanmoins qu'il existe un lien indissociable pour la fiabilité des résultats tout au long des chaînes de classification proposées dans la présente invention, entre les jeux de données qui ont été utilisées pour l'entraînement des modèles et les données cinétiques obtenues à partir de l'échantillon sanguin du sujet considéré dès lors que lesdits jeux de données et lesdites données cinétiques du test effectué sur l'échantillon du sujet doivent avoir été obtenus dans des conditions expérimentales proches, sinon identiques. Ainsi, on dira que les modèles de décision utilisés sont lies/associés aux réactifs et instruments utilisés dans le cadre de la collecte de données de test chez le sujet. [0031] Ceci étant, cela ne signifie pas que l'invention doive être conduite sur un modèle par- ticulier d'instrument ou appareil de mesure, ou avec un modèle particulier de réactifs. Il convient simplement de comparer les résultats de tests ou d'expériences conduits(es) dans des conditions expérimentales similaires pour que le résultat ne soit pas faussé, les méthodes algorithmiques ici décrites remplaçant une calibration inter-instruments et permettant de s'affranchir de la nécessité de calibration pour chaque test ou lot de tests effectué(s). [0032] Par « modèle décisionnel de classification A obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé », par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : « machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins », référence est faite aux multiples possibilités d'implémentation d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, telles que notamment documentées dans la littérature. L'homme du métier, sur la base de ses connaissances générales, pourra moduler le type de modèle utilisé pour adapter les performances observées, à ses besoins et aux objectifs visés. Voir par exemple, de façon non exhaustive [Géron, 2017] ou Bonaccorso, G. (2017). 8 [0033] Un modèle d'apprentissage automatique supervisé a, par définition, ses paramètres qui ont été calculés par entraînement, de façon conventionnelle dans le domaine. Voir par exemple, de façon non exhaustive [Géron, 2017] ou Bonaccorso, G. (2017). [0034] Selon un mode particulier de réalisation, le modèle décisionnel de classification A est une machine à vecteur de supports, en particulier a été obtenu par entraînement d'une machine à vecteurs de supports. Un mode plus particulier de réalisation appliqué à la recherche d'un inhibiteur du facteur Xa est tel que décrit dans la partie expérimentale. [0035] Il découle de l'essence de l'invention que la méthode ici décrite tient compte du résultat d'un entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique sur des jeux de données préalablement collectés et établis. Typiquement, un tel modèle décisionnel de classification peut consister en une matrice correspondant à une fonction mathématique empiriquement déterminée, qui, appliquée à un jeu de données en entrée (dont la constitution est, antérieurement à la réalisation de la méthode selon l'invention, inconnue), permet de rendre une solution. S'agissant du modèle A, la solution peut, par exemple, être soit "oui", soit "non" traduisant la présence ou l'absence d'un inhibiteur recherché (pouvant être codé par un entier, comme "1" ou "0"). [0036] De fait, l'étape h. rapportée ci-dessus est une étape nécessairement implémentée par ordinateur, du fait de la complexité de la fonction mathématique empiriquement déterminée par apprentissage. [0037] Des exemples d'implémentation, en particulier des modèles d'implémentation d'une machine à vecteurs de supports sont connus de l'homme du métier, au besoin par référence à la littérature dans le domaine (Voir par exemple, de façon non exhaustive [Géron, 2017] ou Bonaccorso, G. (2017)). Plus précisément, peuvent par exemple être utilisés le package LIBSVM (https://www.csie.ntu.edu.tw/-cjlin/libsvm/) implémenté dans la librairie scikit-learn (https://scikit-learn.org/). Les paramètres que l'homme du métier pensera à fixer sont, par exemple, et indépendamment ou non les uns des autres, le noyau (linéaire, polynomial, gaussien, sigmoidal ...), les coefficients du noyau et le paramètre nu associé au modèle SVM. L'homme du métier peut notamment se référer à Géron, 2017 ou Bonaccorso, G. (2017), pour la mise en oeuvre de tels modèles, y compris en ce qui concerne les modalités de fixation des paramètres susmentionnés, incluant au besoin les directives contenues de façon explicite ou implicite dans la présente description. [0038] En cas de présence avérée d'un inhibiteur, un mode de réalisation plus poussé de la présente invention inclut à la suite une étape d'identification de l'inhibiteur de ladite enzyme détectée. [0039] L'invention concerne ainsi encore une méthode in vitro d'identification dans un échantillon biologique, en particulier un échantillon sanguin, d'un inhibiteur d'une enzyme de la coagulation du sang choisie, indépendamment, parmi le facteur Xa (FXa) 9 et le facteur lia (Fila), la méthode comprenant les étapes suivantes: 1. Mise en oeuvre des étapes de la méthode de détection décrite plus haut ou de toute mode particulier de cette méthode décrit et dans la présente description, puis 2. Fourniture en entrée de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape définie au point a. ci-dessus (dans le cadre de la détection) et du résultat obtenu en fin d'étape étape h. ii. ci-dessus (dans le cadre de la détection), à un modèle décisionnel de classification B obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, en particulier dont les paramètres ont été calculés par entraînement, et allocation en sortie par le modèle B de la catégorie de l'inhibiteur à l'une des catégories suivantes: inhibiteur indirect irréversible (héparines), ou inhibiteur direct réversible (AOD), notamment lorsque les jeux de données utilisés pour l'entraînement du modèle B comprennent des données relatives à ces deux catégories d'inhibiteurs, et fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la catégorie de l'inhibiteur déterminée par le modèle B. [0040] Par « modèle décisionnel de classification B », il est indiqué la même chose que ce qui précède relativement au « modèle A », par analogie. [0041] Selon un mode particulier de réalisation, le modèle décisionnel de classification B est un modèle des k plus proches voisins, en particulier a été obtenu par entraînement d'un modèle des k plus proches voisins. Un mode plus particulier de réalisation appliqué à la recherche d'un inhibiteur du facteur Xa est tel que décrit dans la partie expérimentale. [0042] Par « notamment lorsque les jeux de données utilisés pour l'entraînement du modèle B comprennent des données relatives à ces deux catégories d'inhibiteurs, i e' inhibiteur indirect irréversible (héparines), et inhibiteur direct réversible (AOD) » il est entendu qu'il découle de l'essence de l'invention que les jeux de données employés pour l'apprentissage doivent être en corrélation avec le type d'information que l'on cherche à obtenir en aveugle. Des lignes directrices à l'attention de l'homme du métier découlent naturellement des exemples fournis dans la partie expérimentale. [0043] De fait, l'étape d'implémentation du modèle B est une étape nécessairement im- plémentée par ordinateur, du fait de la complexité de la fonction mathématique empiriquement déterminée par apprentissage. [0044] Des exemples d'implémentation, en particulier des modèles d'implémentation d'un modèle des k plus proches voisins sont connus de l'homme du métier, au besoin par référence à la littérature dans le domaine (Voir par exemple, de façon non exhaustive [Géron, 2017] ou Bonaccorso, G. (2017)). Plus précisément, peut par exemple être utilisée la librairie scikit-learn (https://scikit-learn.org/). Les paramètres que l'homme du métier pensera à fixer sont, par exemple, et indépendamment ou non les uns des autres, le nombre de voisins ainsi que la métrique de distance. L'homme du métier peut notamment se référer à Géron, 2017 ou Bonaccorso, G. (2017), pour la mise en oeuvre de tels modèles, y compris en ce qui concerne les modalités de fixation des paramètres susmentionnés, incluant au besoin les directives contenues de façon explicite ou implicite dans la présente description. [0045] L'implémentation du modèle B rend une réponse relative à une "catégorie d'inhibiteur" choisie parmi deux : inhibiteur direct réversible (alternativement appelée « AOD » dans le présent texte), inhibiteur indirect irréversible (alternativement appelée « héparines » dans le présent texte) (voir explications de ces concepts en Figure 1). De fait, les héparines étant toutes des inhibiteurs indirects irréversibles, et les AOD (anticoagulants oraux directs) étant tous des inhibiteurs directs réversibles, lorsque, selon un mode de réalisation particulier correspondant à la preuve de concept décrite en partie expérimentale, les jeux de données fournis pour l'apprentissage impliquent des principes actifs appartenant à ces deux familles seulement, la méthode selon l'invention pourra distinguer entre ces deux familles particulières, alors indiquées "héparines", et "AOD". [0046] Selon un autre aspect, la méthode in vitro d'identification décrite dans les pa- ragraphes précédents (par opposition à la méthode de « détection » décrite plus haut), peut encore comprendre une étape additionnelle de caractérisation de l'inhibiteur dont la présence a été détectée dans l'étape b. ii ci-dessus (dans le cadre de la détection), comme suit: fourniture en entrée de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. ci-dessus (dans le cadre de la détection), équivalente à l'étape 1. ci-dessus, et de la donnée déterminée, par exemple la variable allouée, à l'étape 2. ci-dessus implémentant le modèle B concernant la catégorie d'inhibiteur dont la présence a été détectée, à un modèle décisionnel de classification C obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, notamment dont les paramètres ont été calculés par entraînement, et caractérisation en sortie par le modèle C de l'inhibiteur recherché, ce dernier étant identifié parmi: a. Dans le cas où la catégorie de l'inhibiteur recherché est celle des héparines : la HNF ou la HBPM (pour des inhibiteurs du facteur Xa et/ou Ha), ou b. Dans le cas où la catégorie de l'inhibiteur recherché est celle des AOD : le Rivaroxaban, l'Apixaban, l'Edoxaban (pour un inhibiteur du facteur Xa) ou le Dabigatran (pour un inhibiteur du facteur lia), et fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la caractérisation de l'inhibiteur déterminée par le modèle C. 11 [0047] Par « modèle décisionnel de classification C », il est indiqué la même chose que ce qui précède relativement au « modèle A » ou au « modèle B », par analogie. [0048] Selon un mode particulier de réalisation, le modèle décisionnel de classification C est un réseau de neurones, notamment un perceptron multi-couches, en particulier a été obtenu par entraînement d'un réseau de neurones notamment un perceptron multicouches. Un mode plus particulier de réalisation appliqué à la recherche d'un inhibiteur du facteur Xa est tel que décrit dans la partie expérimentale. [0049] De fait, l'étape d'implémentation du modèle C est une étape nécessairement im- plémentée par ordinateur, du fait de la complexité de la fonction mathématique empiriquement déterminée par apprentissage. [0050] Des exemples d'implémentation, en particulier des modèles d'implémentation d'un réseau de neurones, notamment un perceptron multi-couches, sont connus de l'homme du métier, au besoin par référence à la littérature dans le domaine (Voir par exemple, de façon non exhaustive [Géron, 2017] ou Bonaccorso, G. (2017)). Plus précisément, peut par exemple être utilisée la librairie scikit-learn (https://scikit-learn.org/). Les paramètres que l'homme du métier pensera à fixer sont, par exemple, et indépendamment ou non les uns des autres, le nombre de couches de neurones, le nombre de neurones par couche et les fonctions d'activation des différents neurones. Mais l'utilisateur dispose d'une certaine liberté d'implémentation en ce qui concerne l'algorithme d'apprentissage ou les paramètres de régularisation. L'homme du métier peut notamment se référer à Géron, 2017 ou Bonaccorso, G. (2017), pour la mise en oeuvre de tels modèles, y compris en ce qui concerne les modalités de fixation des paramètres susmentionnés, incluant au besoin les directives contenues de façon explicite ou implicite dans la présente description. [0051] Selon un autre aspect, la méthode in vitro d'identification décrite dans les pa- ragraphes précédents, à l'issue de la mise en oeuvre du modèle C, peut encore comprendre une étape additionnelle de dosage quantitatif de l'inhibiteur caractérisé, dans laquelle sont fournies en entrée à un modèle de régression D, notamment un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machines à vecteurs de support, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. ci-dessus (dans le cadre de la détection), équivalente à l'étape 1. ci-dessus, et la donnée de caractérisation obtenue suite à l'implémentation du Modèle C identifiant l'inhibiteur présent dans l'échantillon sanguin analysé, ledit modèle de régression ayant été entrainé sur un jeu de données obtenu dans des conditions de mesure identiques à celles de l'étape a. ci-dessus (dans le cadre de la détection), équivalente à l'étape 1. ci-dessus, et permettant de déterminer en sortie la concentration de l'inhibiteur identifié dans l'échantillon analysé et option- 12 nellement fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la concentration déterminée par le modèle D. [0052] « Permettant de déterminer en sortie la concentration de l'inhibiteur identifié » peut également s'écrire « déterminant en sortie la concentration de l'inhibiteur identifié » ou « retournant en sortie la concentration de l'inhibiteur identifié ». [0053] Par "modèle de régression D », ou « modèle d'apprentissage automatique de type modèle de régression », il est indiqué la même chose que cc qui précède relativement au « modèle A », au « modèle B » ou au « modèle C », par analogie. [0054] Selon un mode particulier de réalisation, le modèle D est un réseau de neurones, notamment un perceptron multi-couches, en particulier a été obtenu par entraînement d'un réseau de neurones notamment un perceptron multi-couches. Un mode plus particulier de réalisation appliqué à la recherche d'un inhibiteur du facteur Xa est tel que décrit dans la partie expérimentale. [0055] De fait, l'étape d'implémentation du modèle D est une étape nécessairement im- plémentée par ordinateur, du fait de la complexité de la fonction mathématique empiriquement déterminée par apprentissage. [0056] Des exemples d'implémentation, en particulier des modèles d'implémentation d'un réseau de neurones, notamment un perceptron multi-couches, sont connus de l'homme du métier, au besoin par référence à la littérature dans le domaine (Voir par exemple, de façon non exhaustive, [Géron, 2017]). Plus précisément, peut par exemple être utilisée la librairie scikit-learn (https://scikit-learn.org/). Les paramètres que l'homme du métier pensera à fixer sont, par exemple, et indépendamment ou non les uns des autres, le nombre de couches de neurones, le nombre de neurones par couche et les fonctions d'activation des différents neurones. Mais l'utilisateur dispose d'une certaine liberté d'implémentation en ce qui concerne l'algorithme d'apprentissage ou les paramètres de régularisation. L'homme du métier peut notamment se référer à Géron, 2017 ou Bonaccorso, G. (2017), pour la mise en oeuvre de tels modèles, y compris en ce qui concerne les modalités de fixation des paramètres susmentionnés, incluant au besoin les directives contenues de façon explicite ou implicite dans la présente description. [0057] 11 va de soi que les références « A », « B », « C » et « D » pour les modèles discutés dans la présente description ont été indiquées pour faciliter la lecture, mais que ces lettres peuvent être omises sans que la signification de ce qu'elles indiquent ne soit modifiée. En particulier : - Un modèle auquel il est fait référence sous la lettre « A » sert à exclure ou attester la présence d'un inhibiteur de l'enzyme de la coagulation du sang ciblée dans l'échantillon analysé, selon l'une quelconque des définitions envisagées dans la présente description pour cet inhibiteur ; 13 - Un modèle auquel il est fait référence sous la lettre « B », si implémenté, sert à déterminer une "catégorie d'inhibiteur" choisie parmi deux : inhibiteur direct réversible (alternativement appelée « AOD » dans le présent texte), inhibiteur indirect irréversible (alternativement appelée « héparines » dans le présent texte) ; - Un modèle auquel il est fait référence sous la lettre « C », si implémenté, sert à préciser la caractérisation commencée avec le modèle «B » : parmi les héparines, l'inhibiteur recherché peut être classifié entre la HNF ou la HBPM (que l'inhibiteur recherché soit un inhibiteur du facteur Xa et/ou lia), et parmi les AOD, l'inhibiteur recherché peut être classifié entre : le Rivaroxaban, l'Apixaban, l'Edoxaban (pour un inhibiteur du facteur Xa) ou le Dahigatran (pour un inhibiteur du facteur Ha) ; - Un modèle auquel il est fait référence sous la lettre « D », si implémenté, sert à déterminer en sortie la concentration de l'inhibiteur identifié. [0058] A cc stade, on notera que la ou les méthodes ici décrites, que la chaîne d'étapes détaillée ci-dessus soit implémentée en totalité ou en partie, et ainsi que démontré par la preuve de concept objet des exemples, apporte(nt) une solution aux problèmes mentionnés plus haut au travers de la réalisation d'un test enzymatique compétitif combiné avec une méthodologie de traitement algorithmique universelle. La ou les méthodes de l'invention ici décrite(s), sont rendue(s) sensible(s) à la présence, le cas échéant à des concentrations modulables, d'agents anticoagulants anti-Xa ou anti-Ha, le test enzymatique compétitif étant couplé à une Intelligence Artificielle implémentée, selon divers modes de réalisations particuliers, par une cascade de modèles d'apprentissage automatique (déroulée en tout ou partie).Les avantages qui en découlent sont : - la fourniture d'une méthodologie universelle : un seul test peut être sensible à la présence, et à diverses concentrations, de plusieurs types d'anticoagulants dans un échantillon (anticoagulants anti-Xa et/ou anti-Ha), en particulier, les anticoagulants plus particulièrement décrits selon un mode quelconque de réalisation objet de la présente description ; - pour la détection de cette présence : un seul test est à réaliser versus une pluralité (cinq pour un dosage de la HNF, la HBPM, le Rivaroxaban, l'Apixaban, l'Edoxaban de façon conventionnelle, ou quatre en méthodologie hybride comme discuté plus haut-un seul kit pour les héparines) ; - l'obsolescence de la calibration : confort d'utilisation pour l'utilisateur ; - l'identification de la molécule anticoagulante extrinsèque recherchée parmi un certain nombre : ceci est impossible aujourd'hui, le gain clinique pour le patient est évident. [0059] Selon un mode de réalisation particulier de l'invention, la ou les méthodes décrites dans le présent texte sont appliquées à la recherche d'un inhibiteur du facteur Xa (FXa) 14 choisi parmi : la HNF, la HBPM, le Rivaroxaban, l'Apixaban, l'Edoxahan. [0060] Selon un autre mode de réalisation particulier de l'invention, la ou les méthodes décrites dans le présent texte sont appliquées à la recherche d'un inhibiteur du facteur fia (Fifa) choisi parmi : la HNF, la HBPM, le Dahigatran. [0061] Selon un mode de réalisation plus précis, la méthode de l'invention est appliquée pré- cisément et spécifiquement à la recherche d'un inhibiteur du facteur Xa. [0062] On comprendra sans mal, en se référant notamment à la partie expérimentale faisant état de l'intérêt, dans le cas d'espèce particulier objet des exemples, d'une méthodologie appelée « méthodologie optimisée pour les AOD », que dans certains cas il peut être approprié d'adapter les cycles de décision pour permettre l'introduction d'une nouvelle étape de mesure expérimentale, permettant par exemple, pour la suite de la chaîne de décisions que la présente invention permet, une validation plus fiable, ou l'adaptation à des objectifs plus précis, ou différents (notamment en ce qui concerne la gamme de concentration en inhibiteur(s) que l'on souhaite pouvoir détecter). [0063] En l'espèce, il a été constaté que l'emploi dudit kit STA® - Liquid Anti-Xa décrit ci- dessus pour la recherche d'AOD, dans des conditions de dilution et sur une période de temps de mesure adaptés pour la recherche d'héparines (le kit étant initialement conçu pour cela), ne permettait pas d'obtenir des mesures sur toute la plage de valeurs de concentrations d'inhibiteurs envisagée: ainsi, un ajustement a été proposé en ce qui concerne la dilution et le temps de mesure, afin d'optimiser, moduler, la méthode selon l'invention ici décrite pour remplir l'objectif particulier de pouvoir cibler certaines concentrations. Cet ajustement a été implémenté sous forme d'une « relance expérimentale» (réalisation d'une nouvelle mesure d'une ou de plusieurs cinétique(s) de compétition via la réalisation d'un dosage enzymatique compétitif), intégrée à une méthode par ailleurs déjà démarrée. L'intérêt d'une relance expérimentale peut dépendre de l'activité inhibitrice de l'anticoagulant anti-Xa (Héparines, AODs) dont la recherche est visée, ainsi que de la fenêtre de concentrations que l'on souhaite mesurer, notamment avec précision. L'invention couvre cependant les situations où dès le départ, les conditions employées par exemple soit dans la « méthodologie universelle », soit dans la « méthodologie optimisée pour les AOD » des exemples, sont utilisées. [0064] Les directives données ici permettent à l'utilisateur de déterminer à partir d'un kit quelconque employé pour les mesures cinétiques, notamment tels que connus dans l'art, les conditions de dilution, si nécessaire, et de temps de mesure, à appliquer de façon homogène à la fois pour les mesures affectant les données d'apprentissage, et celles des données effectivement mesurées en aveugle. [0065] De façon générale, ces ajustements tels que décrits dans les exemples, montrent que l'homme du métier est à même d'adapter la manière d'enchaîner les « modèles » ici décrits ou les modalités de classification(s), de décision(s), et les données comparées, pour intégrer une relance expérimentale, suivant les directives implicitement et explicitement détaillées dans la présente demande. [0066] De fait, comme implicite dc la partie expérimentale fournissant une preuve de concept, la méthode de l'invention fonctionne également lorsque des données expérimentales initialement obtenues à l'étape a. de « détection » ci-dessus décrite sont employées à la place de celles issues d'une relance expérimentale : la plage de valeurs de concentrations en inhibiteurs pouvant être détectée est alors simplement différente. Il s'agit ici d'optimisation que l'homme du métier peut réaliser, sur la base de ses connaissances générales, éventuellement des directives fournies ici. Par ailleurs, les ajustements ici décrits, le cas échéant avec les méthodes de test indiquées dans la partie expérimentale, peuvent être réalisés par l'homme du métier pour adapter l'invention décrite à différents kits dc détection ou de dosage connus, sans que l'essence de la présente invention en soit changée. [0067] Selon un mode de réalisation particulier, la présente invention concerne ainsi également une méthode in vitro d'identification d'un inhibiteur du facteur Xa dont la présence a été détectée dans l'étape h. ii ci-dessus (dans le cadre de la détection), comprenant l'étape de caractérisation additionnelle suivante: I. si la catégorie d'inhibiteur a été allouée, à l'étape 2. où le modèle B a été implémenté, à la catégorie des héparines, alors : i. fourniture en entrée à un modèle décisionnel de classification C obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones (notamment un perceptron multi-couches), arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, notamment dont les paramètres ont été calculés par entraînement, de ladite donnée déterminée, par exemple la variable allouée, à l'étape 2. ci-dessus implémentant le modèle B concernant la catégorie d'inhibiteur dont la présence a été détectée, et de la ou des cinétique(s) compétitives vis-à-vis d'un inhibiteur du facteur Xa, obtenue(s) dans l'étape a. ci-dessus (dans le cadre de la détection) équivalente à l'étape 1. ci-dessus, et ii. caractérisation en sortie par le modèle C de l'inhibiteur recherché, ce dernier étant identifié parmi: la HNF ou la HBPM, et fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la caractérisation de l'inhibiteur déterminée par le modèle C. ou, alternativement, H. si la catégorie d'inhibiteur a été allouée, à l'étape 2. où le modèle B a été implémenté, à la catégorie des AOD, alors : i. réalisation d'une nouvelle mesure (relance expérimentale) d'une ou de plusieurs cinétique(s) de compétition via la réalisation d'un dosage enzymatique compétitif sur un échantillon sanguin obtenu d'un (du même) sujet, ledit dosage étant adapté à la réa- 16 lisation d'une cinétique compétitive vis-à-vis d'un inhibiteur du facteur Xa, avec un facteur de dilution de l'échantillon et/ou une durée de mesure adaptés à une situation de compétition impliquant la présence d'AOD inhibant le facteur Xa, en particulier un facteur de dilution et/ou une durée de mesure différent(s) de celui(ceux) employés pour la mesure de la ou des cinétique(s) ohtenue(s) dans l'étape a. ci-dessus (dans le cadre de la détection) équivalente à l'étape 1. ci-dessus, puis ii. fourniture en entrée à un modèle décisionnel de classification C obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones (notamment un perceptron multi-couches), arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, notamment dont les paramètres ont été calculés par entraînement, de ladite donnée déterminée, par exemple la variable allouée, à l'étape 2. ci-dessus implémentant le modèle B concernant la catégorie d'inhibiteur dont la présence a été détectée, et de la ou des cinétique(s) ohtenue(s) dans l'étape i. précédente, et iii. caractérisation en sortie par le modèle C de l'inhibiteur recherché, ce dernier étant identifié parmi: le Rivaroxahan, l'Apixaban, ou l'Edoxahan, et fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la caractérisation de l'inhibiteur déterminée par le modèle C. [0068] Par « modèle décisionnel de classification C », il est cependant indiqué la même chose que ce qui précède relativement au « modèle A » ou au « modèle B », par analogie. [0069] Selon un mode particulier de réalisation, le modèle décisionnel de classification C'est un réseau de neurones, notamment un perceptron multi-couches, en particulier a été obtenu par entraînement d'un réseau de neurones notamment un perceptron multicouches. Un mode plus particulier de réalisation appliqué à la recherche d'un inhibiteur du facteur Xa est tel que décrit dans la partie expérimentale. [0070] De fait, l'étape d'implémentation du modèle C est une étape nécessairement im- plémentée par ordinateur, du fait de la complexité de la fonction mathématique empiriquement déterminée par apprentissage. [0071] On comprendra que dans le cadre de la réalisation de l'étape ii. du paragraphe précédent, le modèle décisionnel de classification C visé a été entraîné sur des données d'entraînement appropriées au regard du contexte dans lequel il est employé. En particulier, ces données sont adaptées à la réalisation effective d'une classification compte-tenu des circonstances de mesure impliquant une relance expérimentale (au regard des paramètres permettant la réalisation d'une cinétique compétitive dans le contexte de l'étape i., notamment en ce qui concerne le facteur de dilution de l'échantillon et/ou la durée de mesure employé(es) - en d'autres termes et en toute 17 logique, le « contexte » de réalisation des mesures coïncide/correspond en cc qui concerne les données d'apprentissage utilisées, les paramètres de mesure employés (ou kits de mesure employés), et la zone de mesure visée pour l'échantillon cible testé). [0072] Des exemples d'implémentation, en particulier des modèles d'implémentation d'un réseau de neurones, notamment un perceptron multi-couches, sont connus de l'homme du métier, au besoin par référence à la littérature dans le domaine (Voir par exemple, de façon non exhaustive, [Géron, 2017]). Plus précisément, peut par exemple être utilisée la librairie scikit-learn (https://scikit-learn.org/). Les paramètres que l'homme du métier pensera à fixer sont, par exemple, et indépendamment ou non les uns des autres, le nombre de couches de neurones, le nombre de neurones par couche et les fonctions d'activation des différents neurones. Mais l'utilisateur dispose d'une certaine liberté d'implémentation en ce qui concerne l'algorithmes et les paramètres de régularisation. L'homme du métier peut notamment se référer à Géron, 2017 ou Bonaccorso, G. (2017), pour la mise en oeuvre de tels modèles, y compris en ce qui concerne les modalités de fixation des paramètres susmentionnés, incluant au besoin les directives contenues de façon explicite ou implicite dans la présente description. [0073] Dans le cadre de la réalisation d'une nouvelle mesure (relance expérimentale) d'une ou de plusieurs cinétique(s) de compétition via la réalisation d'un dosage enzymatique compétitif propre à ce mode de réalisation particulier, on notera qu'avantageusement : - cette nouvelle mesure est réalisée sur un échantillon sanguin obtenu du même sujet que celui pour lequel une mesure a été initialement réalisée pour la « détection » (mais distinct, celui employé pour la mesure initiale ne pouvant pas être réutilisé), - ledit dosage propre à la relance expérimentale est adapté à la réalisation d'une cinétique compétitive vis-à-vis d'un inhibiteur du facteur Xa, naturellement avec un facteur de dilution de l'échantillon etlou une durée de mesure qui est(sont) adapté(s) une situation de compétition impliquant la présence d'AOD inhibant le facteur Xa, afin que la mesure ait du sens (l'homme du métier, peut, par exemple en employant les méthodes de vérification illustrées en partie expérimentale, vérifier cette adaptation), et - de préférence, le facteur de dilution de l'échantillon analysé dans la relance expérimentale et/ou la durée de mesure, est(sont) différent(s) de celui(ceux) employés pour la mesure de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. ci-dessus (dans le cadre de la détection). [0074] On considère qu'un dosage est adapté à la « réalisation d'une cinétique compétitive vis-à-vis d'un inhibiteur du facteur Xa, naturellement avec un facteur de dilution de l'échantillon etlou une durée de mesure qui est(sont) adapté(s) à une situation de compétition impliquant la présence d'AOD inhibant le facteur Xa », dès lors qu'il est possible d'obtenir un tracé cinétique conforme aux pratiques conventionnelles dans le domaine. Des exemples de tracés figurent en Figures 5 à 9. L'homme du métier est à 18 même d'adapter les conditions expérimentales d'un test de dosage afin d'obtenir ce type de tracé jugé conforme, dans le sens d'exploitable pour ses besoins. [0075] Comme indiqué ci-après, les paramètres suivants peuvent être pris en compte : - le substrat employé doit être spécifique du facteur Xa mais peu affin de ce dernier pour ne pas interférer avec la réaction entre l'enzyme et son inhibiteur. - Par exemple, le substrat employé doit avoir une constante de Michaclis KM considérée élevée, notamment comprise approximativement entre 10 FLM et 1000 FtM ; et/ou - L'affinité entre l'enzyme et le substrat étant volontairement choisie faible, la constante catalytique k, de l'enzyme pour le substrat doit être suffisamment élevée, par exemple supérieure à approximativement 10 s 1, ou supérieure à 10 s 1; et/ou - la concentration initiale en substrat [S]o doit être suffisante pour permettre la génération du marqueur durant toute la durée d de la mesure, ce qui constitue une adaptation conventionnelle pour l'homme du métier (voir également formule ci-après dans la partie expérimentale). Selon un mode de réalisation, la concentration initiale en substrat [S]o est inférieure à K'*10 ; et/ou - La durée de la mesure est choisie suffisamment longue pour permettre à l'anticoagulant, s'il est présent, d'exercer son action inhibitrice sur l'enzyme et que celle-ci soit observable via la mesure ; par exemple une durée comprise entre 10 et 1000 secondes. [0076] Les éléments fournis dans le paragraphe précédent relativement à la situation où le substrat employé est spécifique du facteur Xa, s'appliquent à l'identique à la situation où le substrat employé est spécifique du facteur lia. De fait, ces éléments s'appliquent de façon générale, à toute réalisation de cinétique envisagée dans la présente description. [0077] Bien qu'il soit indiqué que le facteur de dilution de l'échantillon analysé dans la relance expérimentale et/ou la durée de mesure, est(sont) différent(s) de celui(ceux) employés pour la mesure de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. ci-dessus (dans le cadre de la détection) équivalente à l'étape 1. ci-dessus, dans les deux cas les gammes de valeurs envisageables pour ces deux paramètres peuvent, à titre illustratif uniquement, être : - Pour le facteur de dilution, l'échantillon est dilué, si nécessaire, dans un intervalle entre 1/2 et 1/50 (les volumes généralement employés pour les mesures cinétiques proprement dites sont comme indiqué ci-dessous dans la présente description, sans que cet aspect ne soit limitatif, puisque les volumes de mesure peuvent varier selon les dispositifs prévus pour de telles mesures), et/ou - Pour la durée de mesure, elle est comprise entre 10 et 1000 secondes. [0078] Ces paramètres sont des paramètres relativement universels, mais ne sont pas li- 19 mitatifs car l'homme du métier pourra avoir besoin de les adapter en fonction du matériel utilisé pour le dosage. [0079] La dilution peut être effectuée dans tout tampon conventionnellement utilisé à cette fin, comme connu de l'homme du métier ou indiqué dans des notices de fabricants. [0080] Dc fait, la présente demande couvre les situations où l'échantillon est dilué, si né- cessaire et par rapport à l'échantillon de base obtenu de l'individu analysé, dans un ratio de 1/2, 1/3, 1/4, 1/5, 1/6, 1/7, 1/8, 1/9, 1/10, 1/11, 1/12; 1/13, 1/14, 1/15, 1/16, 1/17, 1/18, 1/19, 1/20, 1/21, 1/22; 1/23, 1/24, 1/25, 1/26, 1/27, 1/28, 1/29, 1/30, 1/31, 1/32; 1/33, 1/34, 1/35, 1/36, 1/37, 1/38, 1/39, 1/40, 1/41, 1/42; 1/43, 1/44, 1/45, 1/46, 1/47, 1/48, 1/49, 1/50, ou tout intervalle pris entre l'une quelconque de ces valeurs. [0081] Dc fait, la présente demande couvre les situations où le volume employé pour les mesures cinétiques proprement dites est de 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 150, 175, 200, 225, 250, 275, 300, 325, 350, 375, 400 µL, ou toute valeur intermédiaire comprise dans une gamme de valeur définie comme un intervalle entre l'une quelconque des valeurs juste précisées. [0082] Selon une autre variante de mise en oeuvre de l'invention, la méthode ou l'une des méthodes ici décrites, peut être mise en oeuvre sur des dispositifs dédiés au pointof-care, par exemple des systèmes pour la réalisation de tests unitaires avec des dispositifs de miniaturisation, tel que par exemple des dispositifs utilisant la micro-fluidique. Dans ce cas, et de façon conventionnelle, la méthode ou l'une des méthodes ici décrites pourra(ont) être réalisée(s) avec des volumes réactionnels adaptés au dispositif utilisé ou au contexte d'implémentation, lesdits volumes pouvant par exemple, et de façon non limitative, être compris entre 1 et 20 pL. selon le dispositif miniaturisé utilisé. Les temps d'incubation pourront également, le cas échéant et de façon conventionnelle pour l'homme du métier, être adaptés en fonction des caractéristiques dudit dispositif utilisé ou du contexte d'implémentation mis en oeuvre. [0083] Pour la durée de mesure, et à titre illustratif, elle peut être de 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210, 220, 230, 240, 250, 260, 270, 280, 290, 300, 310, 320, 330, 340, 350, 360, 370, 380, 390, 400, 410, 420, 430, 440, 450, 460, 470, 480, 490, 500, 510, 520, 530, 540, 550, 560, 570, 580, 590, 600, 610, 620, 630, 640, 650, 660, 670, 680, 690, 700, 710, 720, 730, 740, 750, 760, 770, 780, 790, 800, 810, 820, 830, 840, 850, 860, 870, 880, 890, 900, 910, 920, 930, 940, 950, 960, 970, 980, 990, 1000 secondes, ou toute valeur intermédiaire comprise dans une gamme de valeur définie comme un intervalle entre l'une quelconque des valeurs juste précisées. [0084] L'homme du métier comprendra néanmoins que selon une variante de mise en oeuvre de l'invention sur des dispositifs dédiés au point-of-cire décrite ci-dessus, ladite durée de mesure pourra être adaptée, de façon conventionnelle pour l'homme du métier [0085] Une relance expérimentale, quand envisagée en fonction des objectifs poursuivis, peut permettre d'optimiser l'identification et/ou le dosage d'un inhibiteur du facteur Xa, présent dans une gamme de concentration plus particulière, ou du moins différente, dans l'échantillon analysé en aveugle. La partie expérimentale fournit des principes aisément reproductibles par l'homme du métier pour vérifier qu'une relance expérimentale est d'intérêt, ou qu'une cinétique peut effectivement être obtenue. [0086] Selon un autre aspect, et de façon analogue à la description qui en est faite ci-dessus, un modèle de régression D pourra être appliqué à la suite du modèle décisionnel de classification C implémenté sur la base d'une relance expérimentale. [0087] Néanmoins, et selon un autre mode de réalisation, la méthode in vitro d'identification ici décrite, le cas échéant appliquée à l'identification d'un inhibiteur du facteur Xa, et comprenant une étape additionnelle de dosage quantitatif de l'inhibiteur caractérisé mettant en oeuvre un modèle de régression D, peut prendre avantage de la réalisation d'une nouvelle mesure (relance expérimentale) d'une ou de plusieurs cinétique(s) de compétition via la réalisation d'un dosage enzymatique compétitif sur un échantillon sanguin obtenu d'un (du même) sujet, non pas en amont d'un modèle décisionnel de classification C comme décrit ci-dessus, mais en amont de la mise en oeuvre dudit modèle de régression D seulement. Dans ce cas, les étapes décrites ci-dessus sont modifiées pour n'intégrer la réalisation d'une nouvelle mesure (relance expérimentale) - selon les mêmes modalités que décrit ci-dessus - qu'avant la mise en oeuvre dudit modèle de régression D, en fournissant, de façon analogue aux déroulés ici décrits, audit modèle D la ou les cinétique(s) nouvellement obtenue(s) du fait de la relance expérimentale, et le résultat de l'implémentation du modèle de classification C préalablement mise en oeuvre. Dans le cadre d'un tel mode de réalisation, l'apprentissage et la validation du modèle C mis en oeuvre d'une part, et l'apprentissage et la validation du modèle D mis en oeuvre d'autre part, auront respectivement été effectués sur des jeux de données impliquant des conditions de mesures cinétiques qui permettent une comparaison avec les données obtenues de patients lors de la mise en oeuvre de la méthode de l'invention avec un échantillon. C'est-à-dire que, logiquement, dans le cadre d'un tel mode de réalisation, le modèle C aura été entrainé sur la base de mesures cinétiques réalisées dans les mêmes conditions que les mesures « initiales » ici décrites, et le modèle D aura été entrainé sur a base de mesures cinétiques réalisées dans les mêmes conditions que les mesures « de relance expérimentale » ici décrites. [0088] Il va de soi que cette nécessité de comparer des données obtenues dans des conditions comparables (et selon un mode de réalisation particulier, identiques), ou de comparer des données au regard de modèles ayant été obtenus et/ou validés sur la base de mesures effectuées dans des conditions comparables (et selon un mode de réalisation particulier, identiques), sera pris en compte par tout homme du métier mettant 21 en oeuvre des modèles de classification ou de régression tels qu'utilisés dans la présente invention. La remarque du présent paragraphe s'applique donc de façon générique à tous les modes de réalisation de la présente description, dans leurs différentes combinaisons. [0089] Selon un mode de réalisation, la mesure in vitro d'une cinétique de compétition par dosage enzymatique compétitif sur un échantillon sanguin ohtenu d'un sujet, comprend (que ce soit dans le cadre d'une mesure de cinétique initiale ou dans le cadre d'une relance expérimentale) les étapes suivantes: a. fourniture d'un échantillon sanguin dilué ou non, puis h. ajout à l'échantillon sanguin d'un substrat spécifique soit du facteur Xa soit du facteur fia selon l'enzyme ciblée et l'inhibiteur recherché, notamment un substrat porteur d'un marqueur détectable, par exemple visualisahle (par exemple un marqueur chromogène, fluorescent ou chemofluorescent) et en particulier un substrat chromogénique ou fluorogénique, c. incubation avec élévation de la température du mélange ohtenu en h. à une température entre (y compris les bornes) 35 et 39 °C, en particulier 37°C, d. ajout au mélange réactionnel issu de c. de l'enzyme ciblée de la coagulation choisie parmi le facteur Xa et le facteur Il-a, selon le substrat ajouté à l'étape h., de façon à déclencher la compétition entre une réaction d'inhibition et la réaction enzymatique provoquée, e. mesure par un instrument, au cours du temps, de la quantité de produit résultant de la transformation du substrat du fait de l'action de l'enzyme analysée sur ce dernier (facteur Xa ou facteur Ha), le cas échéant via la mesure d'un marqueur associé au substrat, libéré lors de ladite réaction enzymatique, et enregistrement de la cinétique obtenue. [0090] Selon un exemple de réalisation, l'instrument est un appareil STA-R de Stago. Cet exemple n'est cependant pas limitatif. Tout instrument embarquant un spectrophotomètre peut être utilisé. D'autres exemples incluent les appareils connus et commercialisés par Diagnostica Stago sous les noms Compact Max, STA-R ou STA-R Max. [0091] Selon un mode particulier de réalisation, le dosage enzymatique compétitif est spécifique du facteur Xa, et: a. l'échantillon sanguin utilisé est un échantillon de plasma dilué au 1/2 dans du tampon Owren Koller, b. dans l'étape b. le substrat est le réactif MAPA-Gly-Arg-pNA, c. dans l'étape c. la durée d'incubation est de 240 secondes, à 37°C, d. le facteur Xa ajouté au mélange dans l'étape d. est du facteur Xa bovin (ou alternativement selon un autre mode de réalisation, du facteur Xa humain, ou recombinant, ou toute alternative connue de l'homme du métier), c. la mesure de la libération de la paranitroaniline (pNA) dans l'étape c. est réalisée par colorimétrie à 405 nm toutes les deux secondes pendant 156 secondes, sur un instrument approprié, de type STA-R commercialisé par Diagnostica Stago (voir variants cités à titre non limitatif ci-dessus). [0092] Selon un autre mode particulier de réalisation, le dosage enzymatique compétitif est spécifique du facteur Xa, et: a. l'échantillon sanguin utilisé est un échantillon de plasma dilué au 1/8ème dans du tampon Owren Kollcr, h. dans l'étape h. le substrat est le réactif MAPA-Gly-Arg-pNA, c. dans l'étape c. la durée d'incubation est de 240 secondes, à 37°C, d. le facteur Xa ajouté au mélange dans l'étape d. est du facteur Xa bovin (ou alternativement selon un autre mode de réalisation, du facteur Xa humain, ou recombinant, ou toute alternative connue de l'homme du métier), c. la mesure de la libération de la paranitroanilinc (pNA) dans l'étape c. est réalisée par colorimétrie à 405 nm toutes les deux secondes pendant 86 secondes, sur un instrument approprié, de type STA-R commercialisé par Diagnostica Stago (voir variants cités à titre non limitatif ci-dessus). [0093] Selon un mode particulier de réalisation, le dosage enzymatique compétitif est spécifique du facteur lia, et: a. l'échantillon sanguin utilisé est un échantillon de plasma dilué au 1/12 dans du tampon TRIS EDTA (notamment ph 8.4), b. dans l'étape b. le substrat est le réactif EtM-SPro-Arg-pNA, c. dans l'étape c. la durée d'incubation est de 240 secondes, notamment à 37°C, d. le facteur lia ajouté au mélange dans l'étape d. est du facteur lia bovin (ou alternativement selon un autre mode de réalisation, du facteur IIa humain, ou recombinant, ou toute alternative connue de l'homme du métier), e. la mesure de la libération de la paranitroaniline (pNA) dans l'étape e. est réalisée par colorimétrie à 405 nm toutes les deux secondes pendant 156 secondes, sur un instrument approprié, de type STA-R commercialisé par Diagnostica Stago (voir variants cités à titre non limitatif ci-dessus). [0094] Selon une variante applicable à tous les modes de réalisation décrits de façon générique ou particulière dans la présente demande, le dosage enzymatique compétitif est réalisé sur un dispositif miniaturisé, par exemple un dispositif utilisant la micro-fluidique, dans un volume réactionnel entre 1 et 20 pL. La méthode selon l'invention, selon toutes ses variantes ici décrites, peut en effet avantageusement, compte tenu des problèmes qu'elle permet de résoudre, être implémentée via un dispositif miniaturisé. [0095] Selon un mode de réalisation, applicable à l'un quelconque des modes de réalisation 23 ici décrit, si le substrat est un substrat fluorométrique, alors la mesure de la libération du fluorophore, par exemple l' AMC, est réalisée par fluorotnétric. [0096] Selon un mode de réalisation particulier de l'invention, l'échantillon sanguin analysé est un échantillon de plasma. [0097] Selon un autre mode de réalisation particulier de l'invention, l'échantillon sanguin analysé est un échantillon de sang total. [0098] Dans un mode de réalisation particulier de l'invention, les méthodes ici décrites permettent le dosage quantitatif d'un inhibiteur du facteur Xa sur les plages suivantes, définies par rapport à la concentration finale [E] en molaire dans le test en facteur Xa : - une concentration en HNF comprise entre approximativement [E]'10.0/3.0 et approximativement [E]*200.0/3.0. Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement cet inhibiteur du facteur Xa dans l'intervalle [0.1, 2.0] UllmL ; - une concentration en HBPM comprise entre approximativement [E]*20.0 et approximativement [E]*400.0. Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement cet inhibiteur du facteur Xa dans l'intervalle [0.1, 2.0] UI anti-Xa/mL ; - une concentration en rivaroxaban comprise entre approximativement [E]/6.0 et approximativement [E]*3.0 . Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement cet inhibiteur du facteur Xa dans l'intervalle [20, 600] 11g/int ; - une concentration en l'apixaban comprise entre approximativement [E]16.0 et approximativement [E]* 3 .0 . Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement cet inhibiteur du facteur Xa dans l'intervalle [20, 600] 11g/int - une concentration en edoxaban comprise entre approximativement [E]18.0 et approximativement [E]* 3 .0 . Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement cet cet inhibiteur du facteur Xa dans l'intervalle [20, 600] 11g/int [0099] A noter, l'homme du métier pourra, sur la base des directives ici fournies, déterminer sans difficulté les concentrations en inhibiteurs qu'il est possible de doser en réalisant la méthode de test définie dans les exemples. De plus, par rapport aux indications données ci-dessus, l'homme du métier est en mesure de déterminer sans difficulté qu'une dilution de l'échantillon conduit à l'obtention du dosage d'une concentration cible dans des intervalles de mêmes valeurs, au facteur de dilution près. [0100] Le choix de volumes appropriés en échantillon, tampon et réactifs constitue une mise au point classique dans le domaine des dosages enzymatiques, et de l'invention. [0101] A titre d'exemple particulier de l'invention, obtenu dans les conditions expéri- 24 mentales précises des exemples, les méthodes ici décrites permettent le dosage quantitatif d'un inhibiteur du facteur Xa sur la plage : - de 0.0 à 2.0 UT/mL pour les HNF ; - de 0.0 à 2.0 UT anti-Xa/mL pour les HBPM ; - de 0.0 à 180.0 ng/mL pour le rivaroxaban ; - de 0.0 à 190.0 ng/mL pour l'apixaban ; - de 0.0 à 230.0 ng/mL pour l'edoxahan. [0102] Selon un autre exemple particulier, obtenu dans les conditions expérimentales précises des exemples, impliquant une relance expérimentale telle qu'ici décrite, le dosage quantitatif d'un inhibiteur du facteur Xa est permis sur la plage : - de 0.0 à 2.0 UI/mL pour les HNF ; - de 0.0 à 2.0 UI anti-Xa/mL pour les HBPM ; - de 0.0 à 720.0 ng/mL pour le rivaroxaban ; - de 0.0 à 760.0 ng/mL pour l'apixahan ; - de 0.0 à 920.0 ng/mL pour l'edoxahan. [0103] Pour une conversion en molaire des valeurs précitées, on considèrera la règle de conversion suivante : taux d'inhibiteur I en nM = (taux de I en ng/mL) / (poids moléculaire de I en kg/mol) * (volume échantillon) / (volume total). [0104] Dans un mode de réalisation particulier de l'invention la(les) cinétiques de l'échantillon testé sont enregistrées pendant une durée comprise entre 10 et 10000, ou entre 10 et 9000, ou entre 10 et 8000, ou entre 10 et 7000, ou entre 10 et 6000, ou entre 10 et 5000, ou entre 10 et 4000, ou entre 10 et 3000, ou entre 10 et 2000, ou entre 10 et 1000, ou entre 10 et 900, ou entre 10 et 800, ou entre 10 et 700, ou entre 10 et 600, ou entre 10 et 500, ou entre 10 et 400, ou entre 10 et 300, ou entre 10 et 200, ou entre 20 et 200, ou entre 30 et 200, ou entre 40 et 200, ou entre 50 et 200, ou entre 60 et 200, ou entre 70 et 200, ou entre 80 et 150, secondes. Des exemples particuliers sont donnés en partie expérimentale, qui peuvent être appliqués à toute implémentation telle qu'ici décrite. Il découle des explications données ici que l'homme du métier est à même d'ajuster le temps de mesure en fonction de la vérification qu'une cinétique exploitable par lui, peut être obtenue (le cas échéant en suivant les directives de test fournies en partie expérimentale). [0105] Des modèles décisionnels de classification de type A, B, C ou des modèles de ré- gression D sont donnés dans la partie expérimentale, à titre d'exemple: les hyperparamètres qui ont été obtenus suite à l'optimisation sur des données de validation sont indiqués. Il va cependant de soi que les valeurs absolues qui peuvent être affectées à ces hyperparamètres peuvent dépendre des jeux de données utilisés. Ils ne peuvent donc être figés. L'homme du métier peut cependant aisément définir, entraîner et évaluer un modèle d'apprentissage automatique en utilisant les indications fournies ici à titre de guide, et les ouvrages de référence à sa disposition (par exemple, de façon non limitative Geion, A. (2017) ou Bonaccorso, G. (2017), cités ici). [0106] A titre d'exemple : a. un modèle décisionnel de classification A peut résulter de l'entraînement d'une machine à vecteurs de support avec un jeu de données comprenant des cinétiques obtenues dans des conditions identiques à celles implémentées lors de la réalisation de l'étape a. de détection ci-dessus décrite, de façon scmi-supervisée, avec le cas échéant des hyper-paramètres résultants qui sont comme indiqués en partie expérimentale, et/ ou h. un modèle décisionnel de classification B peut résulter de l'entraînement d'un modèle des k plus proches voisins avec un jeu de données comprenant des cinétiques obtenues dans des conditions identiques à celles implémentées lors de la réalisation de l'étape a. de détection ci-dessus décrite, avec le cas échéant des hyper-paramètres résultants qui sont, par exemple, une valeur k égale à 5, et la métrique étant la distance euclidienne, et/ou c. un modèle décisionnel de classification C peut résulter de l'entraînement d'un réseau de neurones artificiels, notamment un perceptron multi-couches avec un jeu de données comprenant des cinétiques obtenues dans des conditions identiques à celles implémentées lors de la réalisation de l'étape a. de détection ci-dessus décrite, ou obtenues dans des conditions identiques à celles implémentées lors de la réalisation d'une relance expérimentale., le cas échéant, avec par exemple, des hyper-paramètres résultants qui sont comme indiqués en partie expérimentale, et/ou d. un modèle de régression D peut résulter de l'entraînement d'un réseau de neurones artificiels, notamment un perceptron multi-couches avec un jeu de données comprenant des cinétiques obtenues dans des conditions identiques à celles implémentées lors de la réalisation de l'étape a. de détection ci-dessus décrite, ou obtenues dans des conditions identiques à celles implémentées lors de la réalisation d'une relance expérimentale, le cas échéant, avec par exemple, des hyper-paramètres résultants qui sont comme indiqués en partie expérimentale. [0107] De fait, un algorithme d'apprentissage selon l'invention implémente avantageusement un ou des modèle(s) décisionnel(s) qui permettent d'atteindre, lorsque testé(s) sur des données de test (permettant d'évaluer la performance globale et réelle du modèle entraîné et optimisé) une précision dans la justesse du résultat qu'il(s) retoume(nt), supérieure ou égale à 70%, ou 75%, ou 80%, ou 85%, ou 90%, ou 95%, appliquée au cumul des différent(s) modèles(s) utilisé(s) et/ou à chaque modèle utilisé. Une référence est faite à la partie expérimentale qui indique, à titre d'exemple, une méthode particulière d'évaluation de cette performance. [0108] La précision s'évalue en comparant le résultat prédit par ledit modèle entrainé, aux 26 valeurs réelles. Des exemples illustratifs sont fournis dans les Tables 1 à 6 de la présente description (partie expérimentale). [0109] Selon un autre aspect, un modèle de régression, lorsqu'il est utilisé, peut permettre d'atteindre, lorsque testé sur des données de test (permettant d'évaluer la performance globale et réelle du modèle entraîné, voire optimisé) un résultat en sortie qui est caractérisé par une pente de régression linéaire comprise entre 0,9 et 1,1, et un coefficient de détermination R2 supérieur ou égal à 0,70, ou 0,80, ou 0,90, ou 0,95 (selon les critères du CLST EP9-A2). Une référence est faite à la partie expérimentale qui indique, à titre d'exemple, une méthode particulière d'évaluation de cette performance. La performance indiquée ici étant atteinte, on considèrera que le résultat atteint par la méthode selon l'invention est au moins qualitativement équivalent à un résultat obtenu via une approche dite conventionnelle (c'est-à-dire une méthode de dosage classiquement utilisée à cc jour, notamment en clinique). [0110] Selon un mode de réalisation, les données d'entraînement et de validation utilisées pour l'apprentissage automatique supervisé de l'un au moins des modèles décrits ici, en cc qui concerne les cinétiques fournies aux modèles, sont du type de celles qui peuvent être employées pour des expériences permettant de déterminer des courbes de pré-calibration ou de calibration de cinétiques déjà conventionnellement réalisées dans le domaine, notamment lors de la mise sur le marché de kits utilisables pour la réalisation de telles cinétiques. Le nombre de données et le choix des patients ayant permis de les obtenir permettent avantageusement de s'assurer que les données fournies permettront un apprentissage efficace. La partie expérimentale fournit des exemples quantitatifs du type de données qui peuvent être fournies, avec un résultat probant en terme de fiabilité. L'homme du métier est ainsi, ou de façon générale, à même de déterminer les échantillons de départ nécessaires. [0111] Selon un mode de réalisation, la fourniture en entrée à un modèle d'une cinétique obtenue expérimentalement consiste à fournir les couples de valeurs constitués par chaque valeur mesurée pour chaque point de mesure discret effectué au cours du temps de mesure. [0112] L'invention a également trait à un système de traitement de données ou un dispositif comprenant des moyens pour mettre en oeuvre au moins l'étape b. de la méthode « de détection » ici décrite, et le cas échéant également l'étape mettant en oeuvre le modèle B de l'une quelconque des méthodes ici décrites, et optionnellement comprenant également des moyens pour fournir en entrée et/ou sortir les variables générées lors de de ces étapes, et optionnellement comprenant également des moyens pour mettre en oeuvre les étapes impliquant les modèles décisionnels de classification ou de régression C et D ici décrits, selon toutes leurs variantes, notamment des moyens permettant de faire usage d'une matrice résultant de l'apprentissage ayant permis de fixer les pa- 27 ramètres de ces modèles, pour retourner le résultat de classification ou de régression prenant en compte les variables fournies au(x) modèle(s). [0113] L'invention porte également sur un tel système de de traitement de données ou un tel dispositif, comprenant en outre un processeur adapté pour mettre en oeuvre les étapes indiquées ci-dessus et dans la présente description. [0114] Notamment, et de façon non limitative, l'invention peut être implémentée via un poste informatique (éventuellement dédié) connecté en réseau ou via une connexion filiairc, ou au sein d'un système embarqué (dédié). [0115] L'invention porte encore sur un programme d'ordinateur comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en oeuvre au moins l'étape h. de la méthode de « détection » ici décrite, et le cas échéant également l'étape mettant en oeuvre le modèle B de l'une quelconque des méthodes ici décrites, et optionnellement des instructions permettant de récupérer en entrée et/ou fournir en sortie les variables générées lors de de ces étapes, et optionnellement des instructions conduisant celui-ci à mettre en oeuvre les étapes impliquant les modèles décisionnels de classification ou de régression C et D ici décrits, adapté à un mode de réalisation quelconque tel que décrit. [0116] Selon un mode de réalisation particulier, un tel programme d'ordinateur comprenant des instructions qui conduisent un tel dispositif, notamment un dispositif incluant un appareil de mesure de cinétiques telles que définies et décrites dans la présente demande, ou faisant appel à un tel appareil de mesure, notamment distant, à exécuter les étapes au moins l'étape b. de la méthode de « détection » ici décrite, et le cas échéant également l'étape mettant en oeuvre le modèle B de l'une quelconque des méthodes ici décrites, et optionnellement conduisent à exécuter les étapes impliquant les modèles décisionnels de classification ou de régression C et D ici décrits. [0117] L'invention porte encore sur un support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci mettre en oeuvre au moins l'étape b. de la méthode de « détection » ici décrite, et le cas échéant également l'étape mettant en oeuvre le modèle B de l'une quelconque des méthodes ici décrites, et optionnellement permettent également de récupérer en entrée et/ou fournir en sortie les variables générées lors de de ces étapes, et optionnellement conduisent celui-ci à mettre en oeuvre les étapes impliquant les modèles décisionnels de classification ou de régression C et D ici décrits. [0118] L'invention porte également sur un support de données lisible par ordinateur sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur ici décrit, ou un signal d'un support de données portant le programme d'ordinateur ici décrit. [0119] L'invention porte enfin sur un kit, en particulier adapté pour la mise en oeuvre d'une méthode telle qu'ici décrite dans un quelconque mode de réalisation, comprenant: 28 a. Un substrat spécifique du FXa ou du Fila, par exemple le substrat MAPAGly-Arg-pNA pour le facteur Xa, par exemple le substrat EtM-SPro-Arg-pNA pour le facteur lla, et b. Optionnellement, du FXa et/ou du Flla, par exemple du facteur Xa bovin, par exemple du facteur Xa humain, par exemple du facteur lla bovin, par exemple du facteur lla humain, et c. Optionnellement, un ou plusieurs tampons appropriés, par exemple du tampon Owren Koller, par exemple du tampon Tris EDTA, et d. Optionnellement des instructions pour la mise en oeuvre de mesure(s) d'une ou de plusieurs cinétique(s) de compétition via la réalisation d'un dosage enzymatique compétitif employant le substrat, et e. un système et/ou dispositif et/ou programme d'ordinateur et/ou support de données lisible par ordinateur ici décrit, f. et optionnellemcnt des instructions permettant de mettre en oeuvre la méthode selon l'invention, le cas échéant en lien avec les instructions du point d. ci-dessus, relativement aux caractéristiques du dosage enzymatique compétitif à mettre en oeuvre, g. et optionnellement des instructions relatives à l'utilisation d'un signal d'un support de données ici décrit, pour la mise en oeuvre d'une méthode selon l'un quelconque des modes de réalisation ici décrits. [0120] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaissent dans les exemples qui suivent ainsi que dans les Figures qui illustrent la réalisation de différents modes particuliers de l'invention. Brève description des dessins [0121] [fig.1] Principe du dosage compétitif in vitro d'inhibiteurs d'enzymes de la coa- gulation du sang: schémas cinétiques. [0122] [fig.2] Principe de la mesure. (1) un échantillon sanguin (dilué ou non) supposé contenir un inhibiteur I (et si nécessaire) la molécule A) d'une enzyme E de la coagulation est placé au sein d'un consommable. (2) un substrat S spécifique de l'enzyme E est ajouté au mélange réactionnel. (3) und étape d'incubation (généralement plusieurs dizaines de secondes) amène le mélange réactionnel à température (typiquement 37°C). (4) L'enzyme E est ajoutée au mélange réactionnel déclenchant ainsi la compétition entre la réaction d'inhibition et la réaction enzymatique. (5) la mesure proprement dite est alors effectuée (généralement sur une durée de plusieurs dizaines de secondes) ; l'enzyme E transforme le substrat S en produit P tout en étant inhibée en parallèle par l'inhibiteur I (et si nécessaire la molécule A) s'il(s) est(sont) présent(s) dans l'échantillon. Le clivage du substrat S en produit P induit la libération d'un marqueur qu'il est possible de mesurer par un instrument. (6) la mesure aboutit à 29 l'enregistrement d'une cinétique qui est impactée par la présence, le mode d'action et la concentration de l'inhibiteur I (et si nécessaire de la molécule A). Légende : (A) Echantillon supposé contenir un inhibiteur, (B) Enzyme. [0123] [fig.3] Cascade de modèles d'apprentissage automatique. Légende du diagramme : 1. Début, 2. Présence d'un inhibiteur de l'enzyme ?, 3. Catégorie de l'inhibiteur, 4. Direct Réversible, 5. Indirect Irréversible, 6. Identification de l'inhibiteur, 7. Quantification de l'inhibiteur, 8. Fin. [0124] [fig.4] Principe de l'invention : détection, identification et quantification d'inhibiteurs d'une enzyme de la coagulation du sang. Légende du diagramme : 1. Mesure, 2. Enregistrement d'une cinétique, 3. Post-traitement par modèles d'apprentissage automatique, 4. Résultat biologique, 5. Détection, identification et quantification d'un inhibiteur d'une enzyme de la coagulation du sang. (1) un échantillon sanguin supposé contenir un inhibiteur I d'une enzyme E de la coagulation est mis en contact avec l'enzyme E et un substrat S spécifique de l'enzyme E au sein d'un même consommable in vitro. Le clivage du substrat S par l'enzyme E en un produit P provoque la libération d'un marqueur mesurable par un instrument de laboratoire. (2) La mesure expérimentale aboutit à l'enregistrement d'une courbe proportionnelle à la concentration du produit P au cours du temps. Cette cinétique est impactée par la présence, le mode d'action et la concentration en inhibiteur. (3) La cinétique est analysée et interprétée par une cascade de modèles d'apprentissage automatique qui rend le résultat biologique. (4) Le résultat biologique rendu indique si un inhibiteur de l'enzyme E est présent dans l'échantillon mesuré, et si oui lequel et à quelle concentration. [0125] [fig.5] Méthodologie universelle anti-Xa : sensibilité aux HNF. La figure illustre la sensibilité de cette méthode à diverses concentrations en HNF : il est observé qu'elle permet de doser des concentrations en HNF comprises entre approximativement [E]* 10.0/3.0 et [E] `200.0/3.0 ([E] étant la concentration finale dans le test en enzyme). Les courbes ont été mesurées en utilisant la méthodologie universelle particulière décrite ici ([E]=10 nM, [HNF] (nM)=33,67,133,200,267,333,400,467,533,600 et 670 soit [HNF] (UI/mL)=0.1,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2,1.4,1.6,1.8 et 2.0). [0126] [fig.6] Méthodologie universelle anti-Xa : sensibilité aux HBPM. La figure illustre la sensibilité de cette méthode à diverses concentrations en HBPM : il est observé qu'elle permet de doser des concentrations en HBPM comprises entre approximativement [E[*20.0 et [E]*400.0 ([E] étant la concentration finale dans le test en enzyme). Les courbes ont été mesurées en utilisant la méthodologie universelle particulière décrite ici ([E]=10 nM, [HBPM] (nM)=200,400,800,1200,1600,2000,2200,2400,2600,2800 et 4000 soit [HBPM] (UI anti-Xa/mL)=0.1,0.2,0.4,0.6,0.8,1.0,1.2,1.4,1.6,1.8 et 2.0). [0127] [fig.7] Méthodologie universelle anti-Xa : sensibilité au rivaroxaban. La figure illustre la sensibilité de cette méthode à diverses concentrations en rivaroxahan : il est observé qu'elle permet de doser des concentrations en rivaroxahan comprises entre approximativement [E]/6.0 et [E]*3.0 ([E] étant la concentration finale dans le test en enzyme). Les courbes ont été mesurées en utilisant la méthodologie universelle particulière décrite ici ([E]=10 nM, [rivaroxahan] (nM)=1.65,3.3,6.6,9.9,13.2,16.5,19.8,23.1,26.4,29.7 et 33 soit [rivaroxahan] (ng/mL)=10,20,40,60,80,100,120,140,160,180 et 200). [0128] [fig.8] Méthodologie universelle anti-Xa : sensibilité à l'apizaban. La figure illustre la sensibilité de cette méthode à diverses concentrations en apixahan : il est observé qu'elle permet de doser des concentrations en apixahan comprises entre approximativement [E]/6.0 et [E]*3.0 ([E] étant la concentration finale dans le test en enzyme). Les courbes ont été mesurées en utilisant la méthodologie universelle particulière décrite ici ([E]=10 nM, [apixahan] (nM)=1.56,3.1,6.2,9.3,12.4,15.5,18.6,21.7,24.8,27.9 et 31 soit [apixahan] (ng/mL)=10,20,40,60,80,100,120,140,160,180 et 200). [0129] [fig.9] Méthodologie universelle anti-Xa : sensibilité à l'edoxahan. La figure illustre la sensibilité de cette méthode à diverses concentrations en edoxahan : il est observé qu'elle permet de doser des concentrations en edoxahan comprises entre approximativement [E]/8.0 et [E]*3.0 ([E] étant la concentration finale dans le test en enzyme). Les courbes ont été mesurées en utilisant la méthodologie universelle particulière décrite ici ([E]=10 nM, [edoxahan] (nM)=1.3,2.6,5.2,7.8,10.4,13.0,15.6,18.2,20.8,23.4 et 26 soit [edoxahan] (ng/mL)=10,20,40,60,80,100,120,140,160,180 et 200). [0130] [fig.10] Cascade de modèles d'apprentissage automatique pour la détection l'identification et la quantification d'inhibiteurs synthétiques du facteur Xa. Légende du diagramme : 1. Début, 2. Présence d'un inhibiteur du facteur Xa ?, 3. Catégorie de l'anti-Xa, 4. Héparine, 5. AOD, 5.1. Relance expérimentale, 6. Identification, 6.1. HNF, 6.2. HBPM, 6.3. Rivaroxaban, 6.4. Apixaban, 6.5. Edoxaban, 7. Quantification, 8. Taux, 9. Fin. [0131] [fig.11] Dosage des HNF. A. Analyse en simplicat : les résultats de comparaison des dosages des taux en HNF mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([HNF] prédite) aux taux en HNF mesurés en utilisant l'approche standard ([HNF] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=1.018x-0.0005 et un coefficient de détermination R2=0.9844. B Analyse en triplicat : les résultats de comparaison des dosages des taux en HNF mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([HNF] prédite) aux taux en HNF mesurés en utilisant l'approche standard ([HNF] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=1.002x+0.002 et un coefficient de détermination R2=0.9925. [0132] [fig.12] Dosage des HBPM. A. Analyse en simplicat : les résultats de comparaison des dosages des taux en HBPM mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([HBPM] 31 prédite) aux taux en HBPM mcsurés en utilisant l'approche standard ([HBPM] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=0.995x-E0.006 et un coefficient de détermination R2=0.9962. B. Analyse en triplicat : les résultats de comparaison des dosages des taux en HBPM mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([HBPM] prédite) aux taux en HBPM mesurés en utilisant l'approche standard ([HBPM] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=0.9977x+0.004 et un coefficient de détermination R2=0.997. [0133] [fig.13] Dosage du rivaroxahan. A. Analyse en simplicat : les résultats de com- paraison des dosages des taux en rivaroxahan mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([rivaroxahan] prédite) aux taux en rivaroxahan mcsurés en utilisant l'approche standard ([rivaroxahan] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=1.05x+19.65 et un coefficient de détermination R2=0.991. B. Analyse en triplicat : les résultats de comparaison des dosages des taux en rivaroxahan mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([rivaroxahan] prédite) aux taux en rivaroxahan mesurés en utilisant l'approche standard ([rivaroxahan] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=1.04x+20.3 et un coefficient de détermination R2=0.9934. [0134] [fig.14] Dosage de l'apixahan. A. Analyse en simplicat : les résultats de comparaison des dosages des taux en apixahan mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([apixahan] prédite) aux taux en apixahan mesurés en utilisant l'approche standard ([apixaban] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=1.14x-6.73 et un coefficient de détermination R2=0.9945. B. Analyse en triplicat : les résultats de comparaison des dosages des taux en apixaban mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([apixaban] prédite) aux taux en apixaban mesurés en utilisant l'approche standard ([apixahan] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=1.13x-5.46 et un coefficient de détermination R2=0.9958. [0135] [fig.15] Dosage de l'edoxaban. A. Analyse en simplicat : les résultats de comparaison des dosages des taux en edoxaban mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([edoxaban] prédite) aux taux en edoxaban mesurés en utilisant l'approche standard ([edoxaban] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=0.905x+12.35 et un coefficient de détermination R2=0.9853. B Analyse en triplicat : les résultats de comparaison des dosages des taux en edoxaban mesurés en utilisant l'approche décrite ici ([edoxaban] prédite) aux taux en edoxaban mesurés en utilisant l'approche standard ([edoxaban] mesurée) sur les données du jeu de test donnent une droite d'équation y=093x-F8.18 et un coefficient de détermination R2=0.9881. [0136] GENERALITES - METHODOLOGIE EXPERIMENTALE - PRINCIPE DE LA METHODE [0137] 1. Exposé du principe sous-tendant l'invention 32 La présente invention propose une méthode pour détecter, identifier et quantifier dans un échantillon sanguin des inhibiteurs d'enzymes de la coagulation du sang. Pour cela une enzyme de la coagulation du sang, un substrat spécifique de cette enzyme ainsi qu'un échantillon sanguin sont mis en présence au sein d'un même consommable, lequel peut avantageusement un consommable conventionnel, tel que classiquement employé pour les dosages enzymatiques dans le domaine. L'enzyme clive alors le substrat en produit, conduisant ainsi la libération d'un marqueur (le marqueur peut par exemple être chromogène, fluorescent, etc.) ; l'apparition de ce marqueur induit un changement observable des propriétés physiques de l'échantillon sanguin : la mesure consiste alors à enregistrer l'évolution des propriétés physiques de l'échantillon au cours du temps par un instrument (L'instrument peut être un spectrophotomètre si le marqueur est chromogène, il peut être un fluorimètre si le marqueur est fluorescent, etc), i.c. enregistrer une cinétique. Si un inhibiteur de l'enzyme est présent dans l'échantillon sanguin, celui-ci va diminuer l'activité de l'enzyme sur son substrat et impacter en conséquence la cinétique mesurée. Un algorithme de post-traitement interprète cette cinétique et rend le résultat biologique attendu : détection, identification et quantification de l'inhibiteur. [0138] 1.1 Méthodologie expérimentale Les inhibiteurs d'enzymes de la coagulation du sang, qu'ils soient naturels ou synthétiques, appartiennent à deux familles distinctes : les inhibiteurs directs et les inhibiteurs indirects. Un inhibiteur direct se lie directement à l'enzyme pour exercer son action inhibitrice. Un inhibiteur indirect se lie d'abord à une seconde molécule pour former un complexe alors capable d'exercer une action inhibitrice sur l'enzyme. De plus, ces inhibiteurs agissent également selon deux mécanismes réactionnels différents : les schémas cinétiques réversibles et les schémas cinétiques irréversibles. Un inhibiteur réversible se lie à l'enzyme pour former un complexe dissociable contrairement à un inhibiteur irréversible qui se lie à l'enzyme pour former un complexe indissociable. Les inhibiteurs d'enzymes de la coagulation du sang se classent donc en quatre catégories : - les inhibiteurs directs réversibles, - les inhibiteurs directs irréversibles, - les inhibiteurs indirects réversibles, - les inhibiteurs indirects irréversibles. [0139] Classiquement, le dosage enzymatique de ces inhibiteurs fait intervenir deux réactions biochimiques : - Une réaction d'inhibition - si l'inhibiteur est direct réversible, le schéma réactionnel est 33 où l'inhibiteur I se be directement à l'enzyme E pour former le complexe Et inactif dissociable. - si l'inhibiteur est direct irréversible, le schéma réactionnel est E I E - I où l'inhibiteur I sc lie directement à l'enzyme E pour former le complexe E-I inactif indissociable. - si l'inhibiteur est indirect réversible, le schéma réactionnel est E + A - Jr. - A I où l'inhibiteur I s'associe à une seconde molécule A pour former le complexe A-I capable de se lier à l'enzyme E pour former le complexe E-A-I inactif dissociable. - si l'inhibiteur est indirect irréversible, le schéma réactionnel est E 4.f E - A - où l'inhibiteur I s'associe à une seconde molécule A pour former le complexe A-I capable de se lier à l'enzyme E pour former le complexe E-A-I inactif indissociable. - Une réaction enzymatique où - E désigne l'enzyme de la coagulation du sang ciblée par l'inhibiteur I supposé présent dans l'échantillon ; - S représente un substrat spécifique de l'enzyme, généralement composé d'une séquence peptidique spécifique du site actif de l'enzyme et d'un marqueur qui peut être chromogène, fluorescent, électrochimique, ... 34 - E S désigne le complexe instable enzyme-substrat ; - P représente le produit issu de la catalyse du substrat par l'enzyme : dans notre cas, la catalyse aboutit à la libération du marqueur (chromogène, fluorescent, électrochimique, [0140] Notons que les réactions d'inhibition réversibles suivent une cinétique de second ordre pour la formation du complexe enzyme-inhibiteur et une cinétique de premier ordre pour sa dissociation. Les réactions d'inhibition irréversibles suivent une cinétique de second ordre pour la formation du complexe enzyme-inhibiteur. La cinétique de la réaction enzymatique obéit au formalisme de Henri-Michaelis-Menten [Segel, 1993]. [0141] Afin de réaliser le dosage enzymatique de ces différents inhibiteurs, les deux réactions biochimiques peuvent âtre successives ou en compétition. Dans les deux cas, le dosage se divise en deux étapes consécutives : l'incubation et la mesure. Lorsque les deux réactions biochimiques sont successives, l'étape d'incubation consiste à mettre en contact l'échantillon sanguin supposé contenir un inhibiteur I (et si nécessaire la molécule A) avec l'enzyme E présente en excès. L'inhibiteur I (ou le complexe A-I) inhibe alors de manière réversible ou irréversible l'enzyme E ; la durée de l'incubation doit âtre suffisamment longue pour permettre à la réaction d'inhibition d'atteindre son équilibre biochimique. Ainsi, la concentration résiduelle en enzyme E est inversement proportionnelle à la concentration initiale en inhibiteur I et traduit alors son activité inhibitrice. L'étape de mesure consiste ensuite à ajouter un substrat S spécifique de l'enzyme E au mélange réactionnel ; l'enzyme E, alors présente en quantité résiduelle, transforme le substrat S en un produit P qui induit la libération d'un marqueur au cours du temps permettant l'enregistrement d'une cinétique, cette dernière étant typiquement une droite. Lorsque les deux réactions biochimiques sont en compétition, l'étape d'incubation consiste à mettre en contact l'échantillon sanguin supposé contenir un inhibiteur I (et si nécessaire la molécule A) avec le substrat S : le but de cette étape est uniquement d'élever à 37°C la température du mélange réactionnel. L'étape de mesure consiste ensuite à ajouter l'enzyme E au mélange réactionnel afin de déclencher en parallèle la réaction d'inhibition et la réaction enzymatique : on parle de réactions en compétition car l'inhibiteur I et le substrat S sont en compétition pour l'enzyme E. Ainsi, l'enzyme E clive le substrat S en produit P tout en étant inhibée en parallèle de manière direct ou indirect par l'inhibiteur I. La transformation du substrat S en produit P induit la libération d'un marqueur au cours du temps qui permet l'enregistrement d'une cinétique : la réaction de transformation du substrat en produit étant impactée par l'action de l'inhibiteur sur l'enzyme, la cinétique enregistrée l'est aussi. De ce fait, la concentration de l'inhibiteur et son mode d'action sui l'enzyme modifient la cinétique enregistrée au cours de l'étape de mesure lorsque le dosage enzymatique met en compétition les deux réactions biochimiques. [0142] L'invention ici décrite utilise l'approche compétitive ; la figure 1 synthétise les schémas cinétiques associés au dosage in vitro des différents inhibiteurs d'enzymes de la coagulation du sang. La mesure in vitro pour la détection, l'identification et la quantification d'inhibiteurs d'enzymes de la coagulation du sang s'effectue donc selon le principe suivant, illustré sur la figure 2 : - un échantillon sanguin (dilué ou non) supposé contenir un inhibiteur I (et si nécessaire la molécule A) d'une enzyme E de la coagulation est placé au sein d'un consommable ; - un substrat S spécifique de l'enzyme E est ajouté au mélange réactionnel ; - une étape d'incubation (généralement plusieurs dizaines de secondes) élève le mélange réactionnel à température (typiquement 37°C) ; - l'enzyme E est ajoutée au mélange réactionnel déclenchant ainsi la compétition entre la réaction d'inhibition et la réaction enzymatique ; - la mesure proprement dite est alors effectuée (généralement sur une durée de plusieurs dizaines de secondes) : l'enzyme E transforme le substrat Sen produit P tout en étant inhibée en parallèle par l'inhibiteur / (et si nécessaire la molécule A) s'il(s) est (sont) présent(s) dans l'échantillon. Le clivage du substrat Sen produit P induit la libération d'un marqueur qu'il est possible de mesurer par un instrument. - la mesure aboutit à l'enregistrement d'une cinétique qui est impactée par la présence, le mode d'action et la concentration de l'inhibiteur I (et si nécessaire de la molécule A). [0143] Compte-tenu du champ d'application de la méthode ici décrite, qui vise plus particu- lièrement la détection et le cas échéant l'identification voire la quantification d'anticoagulants inhibiteurs du facteur Xa et/ou du facteur Ha qui sont soit des inhibiteurs indirects irréversibles (aussi qualifiés comme la catégorie des héparines, comme ici décrites, dans la présente description) ou des inhibiteurs réversibles directs (aussi qualifiés comme la catégorie des AOD, comme ici décrits, dans la présente description), l'enzyme E ajoutée au mélange réactionnel déclenchant la compétition est, selon, du facteur Xa ou du facteur Ha. De façon conventionnelle, cette enzyme doit être ajoutée juste avant le début de la mesure aboutissant à l'enregistrement d'une cinétique. [0144] Puisque que la méthode ici décrite permet, pour la première fois, une détection « en aveugle » d'un inhibiteur du facteur Xa etlou du facteur Ha supposé être contenu dans l'échantillon analysé, se pose la question de savoir la ou les plages de valeurs de concentration en inhibiteur (du facteur Xa etlou du facteur Ha) supposé être contenu dans l'échantillon analysé, pour lesquelles la méthode ici décrite sera effective. [0145] La détermination des concentrations en inhibiteur (du facteur Xa et/ou du facteur Ha) 36 que la méthode de mesure cinétique concrètement employée permet de détecter, et le cas échéant d'identifier, voire de quantifier, peut être faite suivant la procédure décrite dans la section « Exemples », appliquée pour les besoins de la démonstration à la recherche d'un inhibiteur du facteur Xa. L'homme du métier comprendra que ces plages de concentration où la détection est possible, peuvent varier selon les types d'enzyme et de substrat employés, de façon classique dans le domaine des tests de détection de la présence d'enzyme, notamment dans des échantillons sanguins. Ceci étant, la méthodologie exposée ci-dessous dans la section « Exemples », permet à l'homme du métier de déterminer sans difficulté si la plage de concentrations en inhibiteur qui peut être recherchée, est adaptée à ses besoins. Par ailleurs, la méthodologie exposée montre également qu'il est possible, par exemple pour un couple enzyme-substrat donné, notamment connu de l'art antérieur, de moduler la plage de sensibilité de détection, identification voire de quantification en fonction de la plage visée. Ceci peut se faire, comme montré de façon expérimentale ci-après sur la hase d'exemples d'implémentation, en modulant la dilution de départ de l'échantillon à analyser. C'est ainsi que notamment, le mode de réalisation particulier auquel il est fait référence en tant que « méthodologie optimisée pour les AOD », a été conçu et développé, à titre de variation visant des besoins plus précisément définis. L'homme du métier pourra ainsi adapter le taux de dilution de l'échantillon de départ de sorte à atteindre la plage de sensibilité visée pour les inhibiteurs recherchés en aveugle. Des exemples illustratifs sont inclus dans la présente demande, pour ces modes de réalisation particuliers qui s'inscrivent dans le cadre de la nouvelle méthode de détection en aveugle génériquement exposée ici. [0146] Enfin, un (ou plusieurs) algorithme(s) de post-traitement interprète(nt), notamment suivant une séquence chronologique suivant l'objectif recherché, la cinétique qui est, le cas échéant, impactée par la présence, le mode d'action et la concentration d'un inhibiteur présent dans l'échantillon (et si nécessaire de la molécule A à laquelle il est fait référence ci-dessus), ce qui rend le résultat biologique attendu : détection, et/ou identification et/ou quantification de l'inhibiteur. Ceci est décrit dans la section suivante. [0147] 1.2 Post-traitement La section précédente a décrit une méthodologie expérimentale permettant l'obtention d'une cinétique impactée par la présence, le mode d'action et la concentration d'un inhibiteur d'une enzyme de la coagulation du sang par l'intermédiaire d'un dosage enzymatique compétitif. Cette section présente une méthode de post-traitement, fondée sur des algorithmes d'Intelligence Artificielle (IA), interprétant la cinétique pour rendre le résultat biologique attendu : détection, identification et quantification de l'inhibiteur. 37 [0148] L'Intelligence Artificielle est une discipline informatique née dans les années 1950. Très schématiquement, son but est de mettre au point des algorithmes capables de reproduire les fonctions cognitives du cerveau humain. Dans ces capacités cognitives, l'apprentissage (Ensemble de mécanismes menant à l'acquisition de savoir-faire, de savoirs ou de connaissances) est de loin le champ applicatif le plus étudié dans le contexte de VIA. Appelé apprentissage automatique, ou encore apprentissage machine (machine learning en anglais), il fait l'objet d'une quantité indénombrable de publications scientifiques mais aussi et surtout, il trouve aujourd'hui de nombreuses applications dans notre quotidien. La présente invention fait usage de modèles d'apprentissage dits supervisés. [0149] Contrairement aux algorithmes classiques, les modèles d'apprentissage automatique ne sont pas explicitement programmés pour les tâches qu'ils ont à effectuer mais ils y sont entraînés. En effet, un modèle d'apprentissage automatique établit un lien numérique entre une donnée d'entrée et une donnée de sortie par le biais d'une fonction mathématique empirique. Ainsi pour une donnée d'entrée donnée, le modèle calcule la sortie associée. Lorsque la sortie est un nombre entier, le modèle d'apprentissage automatique répond à un problème de classification (par exemple un patient est sain ou un patient est malade) ; lorsque la sortie est un nombre réel, le modèle d'apprentissage automatique répond à un problème de régression (par exemple un taux d'anticoagulant). Les paramètres de la fonction mathématique empirique sont calculés par entraînement sur une base de données composée de paires (donnée d'entrée, donnée de sortie) : un algorithme d'apprentissage ajuste les paramètres de sorte que pour une donnée d'entrée donnée le modèle recalcule au plus juste la donnée de sortie associée. Parmi les modèles d'apprentissage automatique les plus utilisés citons par exemple les réseaux de neurones, les forêts aléatoires et les machines à vecteurs de support [Géron, 2017]. L'homme du métier a à sa disposition, suivant par exemple la littérature existante (notamment [Géron, 2017] ou Bonaccorso, G. (2017)), des manières conventionnelles d'optimiser des hyper-paramètres d'un modèle d'apprentissage automatique, de façon à les adapter à l'objectif visé. [0150] L'approche classique pour définir, entraîner et évaluer un modèle d'apprentissage au- tomatique s'effectue sur une base de données qui aura été auparavant divisée en trois jeux de données distincts : - Les données d'entraînement qui vont permettre la détermination des paramètres de la fonction mathématique empirique reliant les paires (donnée d'entrée, donnée de sortie) ; - Les données de validation qui vont servir à l'optimisation des hyper-paramètres du modèle d'apprentissage automatique, conformément aux connaissances de l'homme du métier - voir par exemple [Géron, 2017]) - du modèle d'apprentissage automatique et à 38 mesurer la capacité de généralisation du modèle d'apprentissage automatique entraîné sur les données d'entraînement ; - Les données de test qui vont permettre d'évaluer la performance globale et réelle du modèle d'apprentissage automatique entraîné sur les données d'entraînement et optimisé sur les données de validation. [0151] Il est important de noter que la mise en place de modèles d'apprentissage au- tomatique implique obligatoirement d'avoir à disposition une base de données composée de paires (donnée d'entrée, donnée de sortie). Plus la quantité et la qualité de ces données seront élevées, meilleur sera l'entraînement de ces modèles et meilleure sera la capacité de généralisation. [0152] L'invention proposée ici utilise, selon un mode de réalisation particulier allant jusqu'au bout de la chaîne de conclusions possibles et envisageables, une cascade de modèles d'apprentissage automatique pour analyser et interpréter la cinétique mesurée expérimentalement. Cette cascade a pour but de rendre le résultat biologique : elle est décrite sur la figure 3, étant entendu qu'en fonction du résultat et de l'analyse recherchée, l'ensemble des étapes peut ne pas être implémenté. [0153] La cascade particulière la plus complete décrite ici est composée de quatre modèles d'apprentissage automatique ; ces quatre modèles prennent en entrée la (même) cinétique obtenue par la mesure expérimentale et donnent en sortie un résultat : - Le premier modèle (aussi appelé modèle A) est un modèle de classification : selon l'allure de la cinétique qui lui est donnée en entrée, il détermine si oui ou non l'échantillon analysé contient un inhibiteur de l'enzyme ; - Le second modèle (aussi appelé modèle B) est aussi un modèle de classification : sachant que l'échantillon analysé contient un inhibiteur de l'enzyme et selon l'allure de la cinétique qui lui est présentée en entrée, il reconnait la catégorie de l'inhibiteur ; - Le troisième modèle (aussi appelé modèle C) est toujours un modèle de classification : connaissant la catégorie de l'inhibiteur de l'enzyme et selon l'allure de la cinétique qui lui est donnée en entrée, il identifie l'inhibiteur présent dans l'échantillon analysé ; - Le quatrième et dernier modèle possible (aussi appelé modèle D) est un modèle de régression : connaissant l'inhibiteur présent dans l'échantillon analysé et selon l'allure de la cinétique qui lui est présentée en entrée, il calcule la concentration de cet inhibiteur. [0154] Chacun de ces modèles est un modèle d'apprentissage automatique, par exemple un réseau de neurones, une machine à vecteurs de support ou autres, notamment comme décrit ci-après et détaillé dans la section résultats en ce qui concerne des modes de réalisation particuliers, qui est entraîné par des paires (cinétique, donnée de sortie) de données d'une base de données divisée en trois jeux distincts (jeu d'entraînement, jeu 39 de validation et jeu de test) qui aura été générée au préalable. Le choix du modèle d'apprentissage automatique (réseaux de neurones, machines à vecteurs de support ou autres) se fait selon les performances obtenues sur le jeu de validation. La section expérimentale montre une manière d'analyser les performances obtenues sur un jeu de validation. Le premier modèle est entraîné par des paires (cinétique, présence = oui ou présence = non). Le second modèle est entraîné par des paires (cinétique, catégorie de l'inhibiteur = direct réversible ou catégorie de l'inhibiteur = direct irréversible ou catégorie de l'inhibiteur = indirect réversible ou catégorie de l'inhibiteur = indirect irréversible). Le troisième modèle est entraîné par des paires (cinétique, nom de l'inhibiteur = inhibiteur] ou nom de l'inhibiteur = inhihiteur2 ou nom de l'inhibiteur = ...). Le quatrième modèle est entraîné par des paires (cinétique, concentration de l'inhibiteur). Enfin, la mise en cascade de ces différents modèles donne le résultat biologique attendu, selon le résultat recherché : détection, identification et quantification d'un inhibiteur d'une enzyme de la coagulation du sang. [0155] 1.3 Synthèse Le but de la présente demande est la détection de la présence, l'identification, voire la quantification in vitro d'inhibiteurs d'enzymes de la coagulation du sang, comme ici décrits. De façon générale, les inhibiteurs d'enzymes de la coagulation du sang, qu'ils soient naturels ou synthétiques, se classent en quatre catégories : les inhibiteurs directs réversibles, les inhibiteurs directs irréversibles, les inhibiteurs indirects réversibles et les inhibiteurs indirects irréversibles. Chaque catégorie a un mécanisme réactionnel biochimique qui lui est propre. Ainsi, afin de pouvoir effectuer le dosage, un échantillon sanguin supposé contenir un inhibiteur I d'une enzyme E de la coagulation du sang est mis en contact au sein d'un même consommable avec l'enzyme E et un substrat S spécifique de l'enzyme E. La mesure expérimentale consiste à mettre en compétition une réaction d'inhibition (entre E et I) et une réaction enzymatique (entre E et S). Le clivage du substrat S pal.- l'enzyme E en produit P provoque la libération d'un marqueur qui va induire un changement observable des propriétés physiques de l'échantillon qui est enregistré par un instrument de mesure au cours du temps. La cinétique résultante est impactée par la présence, le mécanisme réactionnel biochimique et la concentration en inhibiteur. Cette cinétique est ensuite analysée et interprétée par une cascade de modèles d'apprentissage automatique qui rend le résultat biologique attendu. La figure 4 résume le principe à la base de présente invention. [0156] EXEMPLES 2. Exemple d'application : détection, identification et quantification des inhibiteurs synthétiques du facteur Xa 2.1 Introduction Le facteur Xa est une enzyme de la coagulation du sang qui, associée au facteur Va sur une membrane phospholipidique et en présence de calcium, forment le complexe enzymatique prothrombinase responsable de l'activation de la prothrombine en thrombine (ou facteur Ha). La prothrombine activée en thrombine est alors capable de transformer le fibrinogène soluble en un caillot de fibrine insoluble, étape ultime de la cascade de la coagulation du sang appelée fibrinoformation. Ainsi le facteur Xa est une enzyme ayant un rôle clé dans le processus de coagulation du sang : promouvoir son activité favorise et amplifie la coagulation du sang, tandis que restreindre son activité diminue et freine la coagulation du sang. De nombreuses thérapeutiques ciblent donc le facteur Xa pour diminuer son activité et préviennent ainsi l'occurence ou la récurrence d'événements thromboemboliques tels la phlébite ou l'embolie pulmonaire. Parmi elles, se trouvent les héparines ou encore les anticoagulants oraux directs anti-Xa. [0157] L'héparine est un médicament anticoagulant s'administrant par voie sous-cutanée ou intraveineuse. Pour inhiber le facteur Xa, l'héparine s'associe à une protéine plasmatique : l'antithrombine. L'antithrombine est un inhibiteur naturel d'enzymes de la coagulation du sang telles que le facteur Ha, le facteur Xa, le facteur IXa et dans de moindres mesures le facteur Vlla (associé ou non au facteur tissulaire), le facteur Xla et le facteur Xlla. Pour exercer son action inhibitrice, l'antithrombine se lie de façon irréversible aux sites actifs de ces différentes enzymes ; associée à l'héparine, son activité inhibitrice est multipliée d'un facteur 1000. L'héparine est donc, entre autres, un inhibiteur indirect irréversible du facteur Xa. Il existe deux grandes familles d'héparines : les héparines non fractionnées (HNF) et les héparines de bas poids moléculaires (HBPM). Il existe une troisième famille d'héparines : les pentasaccharides comme par exemple le fondaparinux ou l'idraparinux. Les HNF accentuent principalement l'action de l'antithrombine sur la thrombine tandis que les HBPM potentialisent l'action de l'antithrombine majoritairement sur le facteur Xa. [0158] Les anticoagulants oraux directs (AODs) sont des médicaments anticoagulants s'administrant par voie orale. Ils se déclinent en deux classes : les anti-Xa inhibiteurs directs du facteur Xa, et les anti-na inhibiteurs directs de la thrombine. Dans le contexte de la présente preuve de concept, une focalisation a été faite uniquement sur la famille des anti-Xa dont les molécules disponibles sur le marché sont : le rivaroxaban ou Xarelto® commercialisé par Bayer/Janssen Pharmaceutical, l'apixaban ou Eliquis® commercialisé par Bristol-Myers Squibb/Pfizer et l'edoxaban ou Lixiana®/Savaysa® commercialisé par Daiichi Sankyo. Ces trois molécules inhibent le facteur Xa en se liant directement de manière réversible au site actif de l'enzyme : ces trois molécules sont donc des inhibiteurs directs réversibles du facteur Xa. [0159] A titre de preuve de concept, cette section décrit l'application de la méthode décrite dans la section 1 à la détection, l'identification et la quantification des inhibiteurs synthétiques du facteur Xa. Les éléments ici décrits sont transposables sans difficulté à la 41 détection, l'identification et la quantification des inhibiteurs synthétiques du facteur Ba. Sur cc point, il est par ailleurs relevé que les héparines sont des inhibiteurs indirects irréversibles, à la fois des facteurs Xa et lia. [0160] 2.2 Principe 2.2.1 Méthodologie expérimentale 2.2.1.1 Sensibilité de la méthode selon l'invention à différentes concentrations d'inhibiteur(s) recherché(s), et techniques d'adaptation, si nécessaire Les méthodes commerciales disponibles actuellement pour le dosage des anticoagulants anti-Xa comme les héparines et les AODs, fonctionnent toutes selon le même principe : un dosage enzymatique avec une méthodologie expérimentale dédiée, une calibration dédiée et des contrôles et calibrants dédiés à chaque molécule (HNF, HBPM, rivaroxaban, apixaban et edoxahan). On connait également le kit Stago STAGMulti-Hep Calibrator qui permet à la fois le dosage des HNF et des HBPM en utilisant une méthodologie commune et une cal ibration hybride. Ce kit ne permet cependant pas la détection des AOD. [0161] L'approche ici proposée permet de mettre en oeuvre une « méthodologie universelle » sensible à la présence de la majorité des anticoagulants anti-Xa, c'est-à-dire aux héparines (HNF et HBPM) et aux AODs (rivaroxaban, apixahan et edoxaban). Pour cela, un volume de plasma de l'échantillon à doser est dilué dans un tampon. Un substrat spécifique du facteur Xa est ajouté au mélange réactionnel puis l'ensemble est mis en incubation pour élévation à 37 0C. Enfin l'apport de facteur Xa déclenche la réaction et la mesure s'effectue sur plusieurs secondes. [0162] L'invention concerne un dosage nécessairement compétitif : aussi, l'enzyme doit être le réactif déclenchant et donc être ajoutée en dernier avant d'initier la mesure. [0163] Pour une concentration finale [E] en molaire dans le test en facteur Xa, il a été observé et démontré expérimentalement que la méthodologie ici intitulée « méthodologie universelle » permet de mesurer des concentrations en HNF comprises entre approximativement [E]*10.0/3.0 et approximativement [E] `200.0/3.0, comme illustré sur la figure 5. Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement l'intervalle [0.1, 2.0] UI/mL [0164] Pour une concentration finale [E] en molaire dans le test en facteur Xa, il a été observé et démontré expérimentalement que la méthodologie ici intitulée « méthodologie universelle » permet de mesurer des concentrations en HBPM comprises entre approximativement [E]s20.0 et approximativement [E]*400.0, comme illustré sur la figure 6. Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement l'intervalle [0.1, 2.0] UI anti-Xa/mL [0165] Pour une concentration finale [E] en molaire dans le test en facteur Xa, il a été observé et démontré expérimentalement que la méthodologie ici intitulée « mé- 42 thodologie universelle » permet de mesurer des concentrations en rivaroxahan comprises entre approximativement [E]/6.0 et approximativement [E]" 3.0, comme illustré sur la figure 7. Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement l'intervalle [20, 600] ng/mL. [0166] Pour une concentration finale [E] en molaire dans le test en facteur Xa, il a été observé et démontré expérimentalement que la méthodologie ici intitulée « méthodologie universelle » permet de mesurer des concentrations en apixahan comprises entre approximativement [E]/6.0 et approximativement [E]" 3.0, comme illustré sur la figure 8. Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement l'intervalle [20, 600] ng/mL. [0167] Pour une concentration finale [E] en molaire dans le test en facteur Xa, il a été observé et démontré expérimentalement que la méthodologie ici intitulée « méthodologie universelle » permet de mesurer des concentrations en edoxahan comprises entre approximativement [E]/8.0 et approximativement [E]" 3.0, comme illustré sur la figure 9. Les différents volumes en échantillon, tampon et réactifs sont choisis et ajustés afin de doser idéalement l'intervalle [20, 600] ng/mL. [0168] La mesure étant compétitive, le substrat doit bien sûr, dans le contexte du mode de réalisation particulier ici décrit, être spécifique du facteur Xa, mais peu affin de ce dernier pour ne pas interférer avec la réaction entre l'enzyme et son inhibiteur ; pour cela, le substrat doit avoir une constante de Michaclis KM élevée, comprise approximativement entre 10 p.M et 1000 [tM. L'affinité entre l'enzyme et le substrat étant volontairement choisie faible, la constante catalytique kat de l'enzyme pour le substrat doit être suffisamment élevée, par exemple supérieure à approximativement 10 s-', pour générer le produit P (i.e. le marqueur) et permettre de mesurer un signal. Une constante catalytique élevée permet aussi de minimiser la concentration du complexe enzyme - substrat. Enfin, la concentration initiale en substrat [S]0 doit être suffisante pour permettre la génération du marqueur durant toute la durée d de la mesure, par exemple respecter l'inégalité suivante [0169] Toutefois, elle ne doit pas être trop élevée pour interférer au minimum avec la réaction entre l'enzyme et son inhibiteur : sa valeur peut par exemple être inférieure à Km*10. [0170] La durée de la mesure est choisie suffisamment longue pour permettre à l'anticoagulant, s'il est présent, d'exercer son action inhibitrice sur l'enzyme et que celle-ci soit observable via la mesure ; par exemple une durée comprise entre 10 et 1000 secondes. 43 [0171] 2.2.1.2 Exemples d'application particuliers [0172] Les inhibiteurs synthétiques du facteur Xa sont les héparines, qui sont des inhibiteurs indirects irréversibles, et les AODs anti-Xa, qui sont des inhibiteurs directs réversibles. [0173] Au final, un exemple d'application particulier au titre de la méthodologie appelée « méthodologie universelle » a été implémenté avec le kit commercial Stago STAO Liquid Anti-Xa. L'homme du métier pourra aisément adapter la preuve de concept ici fournie, à l'emploi pour le dosage de départ de tout kit ayant la même visée que celui ici utilisé, ou à la composition d'un tel kit, en particulier pour s'adapter à la nature d'un couple enzyme-substrat donné, la preuve de concept ici fournie n'étant pas limitative en elle-même pour la réalisation de la méthode selon l'invention. Le cas échéant, des éléments permettant, pour plus de facilité d'implémentation, le choix d'un kit approprié sont rapportés ci-dessus. Ces indications peuvent être : - le substrat employé doit être spécifique du facteur Xa mais peu affin de ce dernier pour ne pas interférer avec la réaction entre l'enzyme et son inhibiteur. - Par exemple, le substrat employé doit avoir une constante de Michaclis KM considérée élevée, notamment comprise approximativement entre 10 juM et 1000 FtM ; - L'affinité entre l'enzyme et le substrat étant volontairement choisie faible, la constante catalytique k,', de l'enzyme pour le substrat doit être suffisamment élevée, par exemple supérieure à approximativement 10 s-1, ou supérieure à 10 s-'; - La concentration initiale en substrat [S]0 doit être suffisante pour permettre la génération du marqueur durant toute la durée d de la mesure, sans être trop élevée pour interférer au minimum avec la réaction entre l'enzyme et son inhibiteur : sa valeur peut par exemple être inférieure à KM*10 ; - La durée de la mesure, qui ne fait pas en soi partie d'un kit commercialisé, est préférablement choisie suffisamment longue pour permettre à l'anticoagulant, s'il est présent, d'exercer son action inhibitrice sur l'enzyme et que celle-ci soit observable via la mesure ; par exemple une durée comprise entre 10 et 1000 secondes. Des exemples particuliers sont décrits ci-après. [0174] Selon ce mode de réalisation particulier, la mesure in vitro pour la détection, l'identification, et la quantification d'inhibiteurs synthétiques du facteur Xa a été effectuée selon le principe suivant : - 25 d'échantillon plasmatique supposé contenir une héparine ou un AOD anti-Xa sont dilués dans 25 de tampon Owren Koller (TOK), puis placés au sein d'un consommable ; - 150 jt1 du réactif "Substrate" (MAPA-Gly-Arg-pNA) (réactif du kit commercial STA° - Liquid Anti-Xa) spécifique du facteur Xa sont ajoutés au mélange réactionnel - une étape d'incubation de 240 secondes élève le mélange réactionnel à 37 0C ; 44 - 150 1d du réactif "F. Xa" (facteur Xa bovin) (réactif du kit commercial STA® Liquid Anti-Xa) sont ajoutés au mélange réactionnel déclenchant ainsi la compétition entre la réaction d'inhibition et la réaction enzymatique ; - la mesure proprement dite est alors effectuée sur 156 secondes : le facteur Xa transforme le substrat en produit tout en étant inhibé en parallèle par l'héparine ou l'AOD s'ils sont présents dans l'échantillon. Le clivage du substrat en produit induit la libération de paranitroaniline (pNA) qui est mesurée par colorimétrie à 405 mn toutes les deux secondes sur un instrument de type STA-R®. - la mesure aboutit à l'enregistrement d'une cinétique qui est impactée par la présence, le mode d'action et la concentration de ces inhibiteurs synthétiques du facteur Xa. [0175] De plus, selon un autre mode de réalisation particulier, la méthodologie ci-dessus décrite a été optimisée pour permettre à la fois la détection de la présence d'un inhibiteur synthétique du facteur Xa, la reconnaissance de la catégorie de l'inhibiteur synthétique du facteur Xa, l'identification de l'héparine ainsi que le dosage des HNF et des HBPM. La première méthodologie susnommée « universelle » ci-dessus, ne permettant en effet pas le dosage des AODs sur l'intégralité de la plage de concentration souhaitée (cette plage pouvant, naturellement, varier selon les objectifs), Une seconde méthodologie a été optimisée pour l'identification des AODs ainsi que pour le dosage du rivaroxahan, de l'apixahan et de l'edoxaban. Elle s'effectue selon le principe suivant : - 6,25 jd d'échantillon plasmatique qui contient un AOD anti-Xa sont dilués dans 43,75 jd de tampon Owren Koller (TOK), puis placés au sein d'un consommable ; - 150 jd du réactif "Substrate" (MAPA-Gly-Arg-pNA, réactif du kit commercial STA° - Liquid Anti-Xa) spécifique du facteur Xa sont ajoutés au mélange réactionnel - une étape d'incubation de 240 secondes élève le mélange réactionnel à 37°C ; - 150 jd du réactif "F. Xa" (facteur Xa bovin, réactif du kit commercial STA® Liquid Anti-Xa) sont ajoutés au mélange réactionnel déclenchant ainsi la compétition entre la réaction d'inhibition et la réaction enzymatique ; - la mesure proprement dite est alors effectuée sur 86 secondes : le facteur Xa transforme le substrat en produit tout en étant inhibé en parallèle par l'AOD présent dans l'échantillon. Le clivage du substrat en produit induit la libération de paranitroaniline (pNA) qui est mesurée par colorimétrie à 405 nm toutes les deux secondes sur un instrument de type STA-R®. - la mesure aboutit à l'enregistrement d'une cinétique qui est impactée par la présence, le mode d'action et la concentration de l'AOD anti-Xa. [0176] Notons que la seconde méthodologie est identique à la première méthodologie au facteur de dilution de l'échantillon près. La durée de la mesure diffère aussi : la densité optique est mesurée toutes les deux secondes jusqu'à t = 86 s. Dans la présente description, il pourra être fait référence aux caractéristiques de la première méthodologie comme correspondant à un mode de réalisation particulier d'une « méthodologie universelle » et il pourra être fait référence aux caractéristiques de la seconde méthodologie comme correspondant à un mode de réalisation particulier d'une « méthodologie optimisée AODs ». [0177] De fait, s'agissant de la sensibilité de détection des deux exemples particuliers de méthodologie ici rapportés, selon les modalités d'implémentation ici décrites (notamment couple enzyme-substrat, dilution de l'échantillon et durée de mesure), les vérifications réalisées et montrées en Figures 5 à 9, commentées ci-dessus, permettent de montrer ce qui suit. [0178] Pour la méthodologie universelle, comme appliquée ci-dessus au « facteur Xa les concentrations finales dans le test sont : - en enzyme : [Efr. 10 nM - en substrat : USfr. 482 FtM - si l'inhibiteur est - une HNF : 0 [I] 670 nM ou 2 UI/mL ; - une HBPM : 0 REVENDICATIONSMéthode in vitro de détection dans un échantillon biologique, en particulier un échantillon sanguin, de la présence d'un inhibiteur d'une enzyme de la coagulation du sang choisie, indépendamment, parmi le facteur Xa (FXa) et le facteur I la (Fila), la méthode comprenant les étapes suivantes: a. Mesure d'une ou de plusieurs cinétique(s) de compétition via la réalisation d'un dosage enzymatique compétitif sur un échantillon sanguin préalablement obtenu d'un sujet, ledit dosage étant adapté à la réalisation d'une cinétique compétitive vis-à-vis, soit d'un inhibiteur du facteur Xa, soit d'un inhibiteur du facteur Ha, puis b. Fourniture en entrée de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. à un modèle décisionnel de classification A obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, puis i. Si le modèle décisionnel A exclut la présence d'un inhibiteur de l'enzyme de la coagulation du sang ciblée dans l'échantillon analysé, conclusion de l'absence dudit inhibiteur, optionnellement allocation en sortie par le modèle A, par exemple dans une variable, de l'information correspondante, ou ii. Si le modèle décisionnel A atteste de la présence d'un inhibiteur de l'enzyme de la coagulation du sang ciblée dans l'échantillon analysé, conclusion de la présence dudit inhibiteur, optionnellement allocation en sortie par le modèle A, par exemple dans une variable, de l'information correspondante. Méthode in vitro d'identification dans un échantillon biologique, en particulier un échantillon sanguin, d'un inhibiteur d'une enzyme de la coagulation du sang choisie, indépendamment, parmi le facteur Xa (FXa) et le facteur lia (FIIa), la méthode comprenant les étapes suivantes: 1. Mise en oeuvre des étapes de la méthode selon la revendication 1, puis 2. Fourniture en entrée de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape définie au point a. de la revendication 1, ou étape 1. ci-dessus, et du résultat obtenu en fin d'étape étape b. ii. de la revendication 1, à un modèle décisionnel de classification B obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle 68 [Revendication 3] [Revendication 4] choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs dc supports, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, et allocation en sortie par le modèle B de la catégorie de l'inhibiteur à l'une des catégories suivantes: inhibiteur indirect irréversible (héparines), ou inhibiteur direct réversible (AOD), notamment lorsque les jeux de données utilisés pour l'entraînement du modèle B comprennent des données relatives à ces deux catégories d'inhibiteurs, et fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la catégorie de l'inhibiteur déterminée par le modèle B. Méthode selon la revendication 2, comprenant une étape additionnelle de caractérisation de l'inhibiteur dont la présence a été détectée dans l'étape h. ii dc la revendication 1, comme suit: fourniture en entrée de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. de la revendication 1 ou étape 1. de la revendication 2, et de la donnée déterminée, par exemple la variable allouée, à l'étape 2. dc la revendication 2 concernant la catégorie d'inhibiteur dont la présence a été détectée, à un modèle décisionnel de classification C obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, et caractérisation en sortie par le modèle C de l'inhibiteur recherché, ce dernier étant identifié parmi: a. Dans le cas où la catégorie de l'inhibiteur recherché est celle des héparines : la HNF ou la HBPM, ou b. Dans le cas où la catégorie de l'inhibiteur recherché est celle des AOD : le Rivaroxaban, l'Apixaban, l'Edoxaban ou le Dabigatran, et fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la caractérisation de l'inhibiteur déterminée par le modèle C. Méthode selon la revendication 3, comprenant une étape additionnelle de dosage quantitatif de l'inhibiteur caractérisé, dans laquelle sont fournies en entrée à un modèle de régression D, notamment un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machines à vecteurs de support, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. de la revendication 1 ou étape 1. de de la revendication 2, et la donnée de caractérisation obtenue suivant la revendication 3 69 [Revendication 5] [Revendication 6] identifiant l'inhibiteur présent dans l'échantillon sanguin analysé, ledit modèle de régression ayant été entrainé sur un jeu de données obtenu dans des conditions de mesure identiques à celles de l'étape a. de la revendication 1 ou étape 1. de la revendication 2, et permettant de déterminer en sortie la concentration de l'inhibiteur identifié dans l'échantillon analysé et optionnellement fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la concentration déterminée par le modèle D. Méthode selon l'une des revendications 1 à 4, dans laquelle l'inhibiteur recherché est : 1. un inhibiteur du facteur Xa (FXa) choisi parmi : la HNF, la HBPM, le Rivaroxahan, l'Apixaban, l'Edoxaban, ou II. un inhibiteur du facteur ria (Fila) choisi parmi : la HNF, la HBPM, le Dahigatran. Méthode selon la revendication 2, appliquée à la recherche d'un inhibiteur du facteur Xa dont la présence a été détectée dans l'étape h. ii de la revendication 1, comprenant l'étape de caractérisation additionnelle suivante: 1. si la catégorie d'inhibiteur a été allouée, à l'étape 2. de la revendication 2, à la catégorie des héparines, alors : i. fourniture en entrée à un modèle décisionnel de classification C obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, de ladite donnée déterminée, par exemple la variable allouée, à l'étape 2. de la revendication 2 concernant la catégorie d'inhibiteur dont la présence a été détectée, et de la ou des cinétique(s) compétitives vis-à-vis d'un inhibiteur du facteur Xa, obtenue(s) dans l'étape a. de la revendication 1 ou étape 1. de la revendication 2, et ii. caractérisation en sortie par le modèle C de l'inhibiteur recherché, ce dernier étant identifié parmi: la HNF ou la HBPM, et fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la caractérisation de l'inhibiteur déterminée par le modèle C, ou, alternativement, II. si la catégorie d'inhibiteur a été allouée, à l'étape 2. de la revendication 2, à la catégorie des AOD, alors : i. réalisation d'une nouvelle mesure d'une ou de plusieurs cinétique(s) de compétition via la réalisation d'un dosage enzymatique compétitif sur un 70 [Revendication 7] échantillon sanguin obtenu du même sujet, ledit dosage étant adapté à la réalisation d'une cinétique compétitive vis-à-vis d'un inhibiteur du facteur Xa, avec un facteur de dilution de l'échantillon et/ou une durée de mesure adaptés à une situation de compétition impliquant la présence d'AOD inhibant le facteur Xa, en particulier un facteur de dilution et/ou une durée de mesure différent(s) de celui(ceux) employés pour la mesure de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. de la revendication 1 ou étape 1. de de la revendication 2, puis ii. fourniture en entrée à un modèle décisionnel de classification C obtenu par entraînement d'un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machine à vecteurs de supports, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, de ladite donnée déterminée, par exemple la variable allouée, à l'étape 2. de la revendication 2 concernant la catégorie d'inhibiteur dont la présence a été détectée, et de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape i. précédente, et iii. caractérisation en sortie par le modèle C de l'inhibiteur recherché, ce dernier étant identifié parmi: le Rivaroxahan, l'Apixahan, ou l'Edoxahan, et fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la caractérisation de l'inhibiteur déterminée par le modèle C. Méthode selon la revendication 6, comprenant une étape additionnelle de dosage quantitatif de l'inhibiteur identifié à l'issue des étapes I. ou H. de la revendication 6, dans laquelle, respectivement: I. Si l'inhibiteur identifié à l'étape I. de la revendication 6 est une HNF ou une HBPM, alors : fourniture en entrée à un modèle de régression D, notamment un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machines à vecteurs de support, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, ledit modèle ayant été entrainé sur un jeu de données obtenu dans des conditions de mesure identiques à celles de l'étape a. de la revendication 1, ou étape 1. de la la revendication 2 de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape a. de la revendication 1 ou étape 1. de la revendication 2 et de la donnée déterminée à l'étape Lü de la revendication 6 identifiant l'inhibiteur présent dans l'échantillon sanguin analysé, ledit modèle de régression permettant de déterminer en sortie la concentration en inhibiteur identifié dans l'échantillon analysé, et optionnellement 71 [Revendication 8] [Revendication 9] fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la concentration déterminée par le modèle D, ou II. Si l'inhibiteur identifié à l'étape II. de la revendication 6 est le Rivaroxaban, l'Apixahan, ou l'Edoxaban, alors : fourniture en entrée à un modèle de régression D, notamment un modèle d'apprentissage automatique supervisé, par exemple un modèle choisi parmi l'une des familles suivantes : machines à vecteurs de support, réseaux de neurones, arbres de décision, méthodes d'ensemble, et modèle des k plus proches voisins, ledit modèle ayant été entrainé sur un jeu de données obtenu dans des conditions de mesure identiques à celles de l'étape II. i. de la revendication 6, de la ou des cinétique(s) obtenue(s) dans l'étape H. i. de la revendication 6 et de la donnée de caractérisation, par exemple la variable allouée, fournie à l'issue de l'étape II. iii. de la revendication 6 identifiant l'inhibiteur présent dans l'échantillon sanguin analysé, ledit modèle de régression permettant de déterminer en sortie la concentration en inhibiteur identifié dans l'échantillon analysé et optionnellement fourniture en sortie, par exemple par allocation dans une variable, de la concentration déterminée par le modèle D. Méthode selon l'une des revendications 1 à 7, dans laquelle la mesure in vitro d'une cinétique de compétition par dosage enzymatique compétitif sur un échantillon sanguin obtenu d'un sujet, comprend les étapes suivantes: a. fourniture d'un échantillon sanguin dilué ou non, puis b. ajout à l'échantillon sanguin d'un substrat spécifique soit du facteur Xa soit du facteur Ha, selon l'inhibiteur recherché, notamment un substrat chromogénique ou fluorogénique, c. incubation avec élévation de la température du mélange obtenu en b. une température entre 35 et 39 °C, en particulier 37°C, d. ajout au mélange réactionnel issu de c. de facteur Xa ou de facteur Ha, selon le substrat ajouté à l'étape b., de façon à déclencher la compétition entre une réaction d'inhibition et la réaction enzymatique provoquée, e. mesure par un instrument, au cours du temps, de la quantité de produit résultant de la transformation du substrat du fait de l'action de l'enzyme analysée sur ce dernier (facteur Xa ou facteur Ha), le cas échéant via la mesure d'un marqueur associé au substrat, libéré lors de ladite réaction enzymatique et enregistrement de la cinétique obtenue. Méthode selon la revendication 8, dans laquelle le dosage enzymatique 72 [Revendication 10] [Revendication 11] [Revendication 12] [Revendication 13] compétitif est spécifique du facteur Xa, et où: a. dans l'étape a. l'échantillon sanguin est un échantillon de plasma dilué au 1/2 dans du tampon Owrcn Koller, h. dans l'étape h. le substrat est le réactif MAPA-Gly-Arg-pNA, c. dans l'étape c. la durée d'incubation est de 240 secondes, à 37°C, d. le facteur Xa ajouté au mélange dans l'étape d. est du facteur Xa bovin, c. la mesure de la libération de la paranitroaniline (pNA) dans l'étape c. est réalisée par colorimétrie à 405 nm toutes les doux secondes pendant 156 secondes, sur un instrument approprié, de type STA-R®, ou, alternativement : a. dans l'étape a. l'échantillon sanguin est un échantillon de plasma dilué au 1/8ème dans du tampon Owren Koller, h. dans l'étape h. le substrat est le réactif MAPA-Gly-Arg-pNA, c. dans l'étape c. la durée d'incubation est de 240 secondes, à 37°C, d. le facteur Xa ajouté au mélange dans l'étape d. est du facteur Xa bovin, c. la mesure de la libération de la paranitroaniline (pNA) dans l'étape c. est réalisée par colorimétrie à 405 nm toutes les doux secondes pendant 86 secondes, sur un instrument approprié, de type STA-R®. Méthode selon la revendication 8, dans laquelle le dosage enzymatique compétitif est réalisé sur un dispositif miniaturisé, par exemple un dispositif utilisant la microfluidique, dans un volume réactionnel entre 1 et 20 pL. Méthode selon l'une des revendications 1 à 10, dans laquelle l'échantillon sanguin est un échantillon de plasma. Méthode selon l'une des revendications 1 à 11, dans laquelle la fourniture en entrée à un modèle d'apprentissage automatique supervisé d'une cinétique obtenue expérimentalement consiste à fournir les couples de valeurs constitués par chaque valeur mesurée pour chaque point de mesure discret effectué au cours du temps de mesure. Système de traitement de données ou dispositif comprenant des moyens pour mettre en oeuvre au moins l'étape b. de la revendication 1, et le cas échéant également l'étape 2. de la méthode selon la revendication 2, et optionnellement comprenant également des moyens pour fournir en entrée et/ou sortir les variables générées lors de de ces étapes, et optionnellement comprenant également des moyens pour mettre en oeuvre les étapes impliquant les modèles décisionnels de classification ou de ré- 73 [Revendication 14] [Revendication 15] [Revendication 16] [Revendication 17] [Revendication 18] gression C et D de l'une des revendications 3 à 12, notamment des moyens permettant de faire usage d'une matrice résultant de l'apprentissage ayant permis de fixer les paramètres de ces modèles, pour retourner le résultat de classification ou de régression prenant en compte les variables fournies au(x) modèle(s). Système de de traitement de données ou dispositif selon la revendication 13, comprenant en outre un processeur adapté pour mettre en oeuvre les étapes indiquées à la revendication 13. Programme d'ordinateur comprenant des instructions qui conduisent un dispositif selon la revendication 13 ou 14, ledit dispositif incluant un appareil de mesure de cinétiques telles que définies dans l'une quelconque des revendications 1 ou 6 ou faisant appel à un tel appareil de mesure, notamment distant, à exécuter au moins l'étape h. de la revendication 1, et le cas échéant également l'étape 2. de la méthode selon la revendication 2, et optionnellement conduisant à exécuter les étapes impliquant les modèles décisionnels de classification ou de régression C et D de l'une des revendications 3 à 12. Support d'enregistrement lisible par ordinateur comprenant des instructions qui, lorsqu'elles sont exécutées par un ordinateur, conduisent celui-ci à mettre en oeuvre mettre en oeuvre au moins l'étape h. de la revendication 1, et le cas échéant également l'étape 2. de la méthode selon la revendication 2, et optionnellement permettent également de récupérer en entrée et/ou fournir en sortie les variables générées lors de de ces étapes, et optionnellement conduisent celui-ci à mettre en oeuvre les étapes impliquant les modèles décisionnels de classification ou de régression C et D de l'une des revendications 3 à 12. Support de données lisible par ordinateur sur lequel est enregistré le programme d'ordinateur selon la revendication 15, ou signal d'un support de données portant le programme d'ordinateur selon la revendication 15. Kit pour la mise en oeuvre d'une méthode selon l'une des revendications 1 à 12, comprenant: a. Un substrat spécifique du FXa et/ou du FIL, par exemple le substrat MAPA-Gly-Arg-pNA pour le facteur Xa, par exemple le substrat EtMSPro-Arg-pNA pour le facteur lia, et b. Optionnellement, du FXa et/ou du Fila, par exemple du facteur Xa bovin ou humain, par exemple du facteur Ha bovin ou humain, et c. Optionnellement, un ou plusieurs tampons appropriés, par exemple du 74 tampon Owren Koller, par exemple du tampon Tris EDTA et d. Optionnellement des instructions pour la mise en oeuvre de mesure(s) d'une ou de plusieurs cinétique(s) de compétition via la réalisation d'un dosage enzymatique compétitif employant le substrat, et c. le système et/ou dispositif et/ou programme d'ordinateur et/ou support de données lisible par ordinateur selon l'une des revendications 13 à 17, f. et optionnellement des instructions permettant de mettre en oeuvre la méthode selon l'une des revendications 1 à 12, g. et optionnellement des instructions relatives à l'utilisation d'un signal d'un support de données selon la revendication 17, pour la mise en oeuvre d'une méthode selon l'une des revendications 1 à 12.