Impact d’un traitement pont par radiofréquence percutanée chez les patients porteurs d’hépatocarcinomes en attente de transplantation hépatique : modélisation de Markov et analyse de base de données locale

Le carcinome hépatocellulaire (CHC) est le plus fréquent des cancers du foie et représente le cinquième cancer le plus fréquent dans le monde, représentant 7% de l’ensemble des cancers. Les traitements sont multiples mais la transplantation hépatique est le traitement ultime. Les transplants hépatiques sont plus rares que les patients en demande et ces derniers peuvent attendre de nombreux mois avant la chirurgie. L’ablation par radiofréquence percutanée (RFA) des CHC est un traitement efficace mais il y a peu d’expériences qui évaluent son utilisation dans un contexte de contrôle tumoral chez les patients en attente de transplantation hépatique pour CHC.  Objectifs : Le but de ce mémoire est d’apprécier l’efficacité de ce traitement pour cette cohorte de patients. L’objectif primaire est la survie globale de ces patients et le deuxième objectif est le taux de rétention des patients sur la liste de transplantation. Méthodes : Deux méthodes ont été utilisées. La première a été de créer un modèle de Markov simulant un essai randomisé de patients en attente de transplantation hépatique pour CHC en séparant deux groupes : un groupe bénéficiant de traitement par RFA et un groupe ne bénéficiant pas de traitement. Ce modèle a été réalisé avec une estimation des probabilités en se basant sur une analyse extensive de la littérature scientifique sur le sujet. Les analyses de survie, de risque d'exclusion de la liste de transplantation et de chance de transplantation ont été évalués pour les deux groupes. Des analyses de l'incertitude avec des tests de sensibilités unidirectionnelles ont été réalisées pour contrôler la robustesse du modèle et pour évaluer les différentes stratégies. La deuxième méthode a été une analyse de la base de données locale du CHUM pour les patients en attente de greffe de foie entre 2009 et 2016 (133 patients). Nous avons également analysé les risques d'exclusion de la liste de transplantation, les chances de transplantation et la survie globale pour les deux sous-groupes (patients traités par RFA et patients non traités).  Nous avons enfin comparé les résultats de notre cohorte à ceux de la cohorte virtuelle de notre modèle de Markov. Résultats :  Dans le modèle de Markov deux hypothèses ont été testées selon une probabilité de survie post transplantation identique ou différente dans les deux groupes (RFA et NT). Il existe pour les deux hypothèses une supériorité du groupe RFA sur le groupe NT pour chacune des trois stratégies (minimisation de l'exclusion de la liste, maximisation de la greffe et évaluation de la survie globale.). L’analyse de notre base de données locale montre un taux de retrait inversement un peu plus élevé dans le groupe traité que dans le groupe non traité (12.5% vs 9.3% respectivement), mais néanmoins avec une survie globale qui reste meilleure dans le groupe traité (93.7% vs 87.5%). Le taux de survie après transplantation hépatique reste également plus important dans le groupe traité (91% vs 87.5%). Conclusion : les résultats des taux de retraits de la liste de transplantation apparaissent contradictoires entre notre modèle de Markov et l’analyse de notre base de données probablement possiblement en raison du faible nombre de patients dans ce sous-groupe, car nous avons dû exclure tous les patients ayant bénéficié de traitements autres que la RFA ce qui a réduit le nombre de patients disponibles pour l'étude de façon substantielle. Néanmoins tant le modèle de Markov que l'analyse de notre base de données montrent une meilleure survie des patients dans le groupe RFA que dans le groupe sans traitement. Il existe aussi une supériorité de la RFA pour la probabilité de greffe dans le modèle de Markov. Le modèle montre aussi que plus le patient attend sur la liste de transplantation, plus un traitement par RFA lui sera bénéfique.

Keyphrases: Carcinome hépatocellulaire, foie, transplantation, Ablation par radiofréquence, Markov