Les phénotypes de l'asthme : à l'interface de la clinique et de la science

Avec les outils méthodologiques les plus modernes, on redécouvre souvent ce que l'on savait déjà – mais que l'on savait différemment. On savait par la transmission du Savoir à travers le compagnonnage, l'enseigne- ment facultaire et au lit du malade. Maintenant, on utilise des bases de données que l'on passe “à la moulinette” des biostatistiques. Et là – ô miracle –, le très savant et complexe clustering nous fait retomber sur nos pieds, jusque-là bien ancrés dans l'empirisme. Du moins, c'est ce que l'on peut penser des toutes récentes données rapportées dansLa Lettre du Pneumologue. Cette méthode des clusters doit être comprise pour bien assimiler la valeur scientifique de ces analyses. Elle consiste à observer, dans une population, les traits qui regroupent et les traits qui séparent le plus les individus qui la composent afin de constituer des groupes très homogènes, d'une part, et le plus différents possible les uns des autres, d'autre part. On utilise en général des ordinateurs, qui vont tester toutes les différences de moyennes des diverses variables connues, et tester des arbres décisionnels s'appuyant sur les variables les plus discriminantes pour constituer finalement les groupes (ou clusters). Cette approche semble donc idéale pour identifier des groupes parmi un grand nombre d'individus dont on ne sait encore comment les classifier : soit par une hypothèse émise a priori, soit en utilisant ce type de méthode – et il faudra alors vérifier l'hypothèse soulevée par la méthode a posteriori.