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Protéines sanguines et mortalité à 10 ans : 5 points clés d’une étude

Table des matières

Protéines sanguines et mortalité : tubes de plasma et schéma de profils de protéines d'une grande étude

⚕️ Cet article est à visée informative et ne remplace pas un avis médical. Consultez toujours votre médecin pour interpréter vos résultats.

Une simple prise de sang peut-elle donner une indication sur le risque de décès à cinq ou dix ans ? C’est la question posée par des chercheurs de l’Université de Surrey, qui ont mesuré plus de 2 900 protéines sanguines chez 38 150 participants de la UK Biobank. Leur étude, publiée dans PLOS ONE en novembre 2025 et beaucoup commentée depuis, identifie de petits panels de protéines qui améliorent modestement la prédiction par rapport à l’âge, au sexe et au mode de vie. Il s’agit d’un résultat de recherche, pas d’un examen que l’on peut prescrire en laboratoire. Voici ce qui a été mesuré, comment lire les chiffres, et pourquoi les marqueurs de routine de votre bilan comptent davantage aujourd’hui.

Ce que les chercheurs ont mesuré

L’équipe a exploité les données de 38 150 personnes de la UK Biobank, une grande étude de santé suivie sur de longues années au Royaume-Uni. Le plasma de chaque participant avait été analysé pour plus de 2 900 protéines à la fois : c’est la protéomique, discipline qui étudie l’ensemble des protéines d’un fluide biologique. Les chercheurs ont ensuite repéré les décès non accidentels survenus dans les 5 et 10 ans, en tenant compte de facteurs de mode de vie et de santé.

L’objectif n’était pas d’identifier une cause de décès. Il s’agissait de vérifier si le profil des protéines dans le sang porte un signal sur le risque futur que l’âge, le sexe et le mode de vie ne capturent pas seuls.

Les principaux résultats en langage simple

Des centaines de protéines sont associées à un risque plus élevé de décès, et quelques-unes ont été combinées en petits panels. Le tableau ci-dessous reprend les chiffres publiés par les auteurs.

Ce qui a été comparéRésultat publié
Protéines liées à un risque plus élevé de décès à 5 ans392
Protéines liées à un risque plus élevé de décès à 10 ans377
Protéines communes aux décès cardiovasculaires, par cancer et autres causes19
Taille des panels finaux6 protéines (5 ans), 10 protéines (10 ans)
Score de prédiction (AUC) avec âge, sexe et mode de vie seuls0,49 à 0,57
Score de prédiction (AUC) après ajout des panels de protéines0,62 à 0,68

Les panels comprennent notamment l’adrénomédulline, SERPINA1 et PLAUR. Ces protéines interviennent dans des processus comme la régulation des vaisseaux sanguins et l’inflammation, mais l’étude ne démontre pas qu’elles provoquent quoi que ce soit.

Comment lire un score de 0,65

Une AUC de 0,5 ne fait pas mieux qu’un tirage à pile ou face, et 1,0 correspondrait à une prédiction parfaite. Passer d’environ 0,5 à environ 0,65 est une vraie amélioration par rapport au hasard, mais reste très loin d’un outil capable de dire à une personne combien de temps elle vivra. Les auteurs qualifient eux-mêmes le gain de modeste.

Dernières avancées scientifiques : la place de cette étude

Ces travaux s’inscrivent dans un domaine en pleine expansion. Une étude de 2024 dans Nature Medicine a construit une horloge d’âge protéomique à partir de 204 protéines plasmatiques chez 45 441 participants de la UK Biobank. Elle prédisait étroitement l’âge chronologique et était associée à 18 maladies chroniques majeures ainsi qu’à la mortalité toutes causes. L’horloge a résisté à la validation dans des groupes plus restreints de Chine (3 977 personnes) et de Finlande (1 990 personnes).

Une autre étude de 2024, dans Nature Aging, a analysé 1 468 protéines chez environ 47 600 participants. Elle a relevé 963 protéines associées à 21 maladies et rapporté que des scores fondés sur les protéines avaient une valeur prédictive jusqu’à dix ans avant le diagnostic.

Ce que cela change pour vous : rien lors de votre prochain bilan. Ces résultats suggèrent qu’à l’avenir, des profils de protéines pourraient aider les médecins à repérer des personnes méritant un suivi plus rapproché. Ce serait un outil pour les cliniciens, utilisé avec les examens standards et une consultation.

Ce que cette étude ne dit pas

Trois limites sont à garder en tête. Le schéma est observationnel : il montre des associations et ne peut pas établir de causalité. Les panels sont petits et issus d’une seule grande cohorte. Enfin, les auteurs indiquent qu’une validation externe et des analyses de coût-efficacité restent nécessaires avant toute utilisation clinique.

Il existe aussi un risque de surinterprétation. Un taux de protéine associé à un risque plus élevé chez des milliers de personnes ne signifie pas qu’un individu donné mourra plus tôt. Une catégorie de risque n’est pas une certitude.

Que faire dès aujourd’hui avec vos propres analyses

Les marqueurs déjà disponibles en pratique courante sont bien connus et faciles à obtenir. La fonction rénale, la glycémie, le cholestérol et l’inflammation sont les points de départ habituels, et l’évolution dans le temps en dit souvent plus qu’une valeur isolée.

Pour comprendre pourquoi un écart entre deux prises de sang peut compter, consultez notre article sur l’évolution des analyses de sang dans le temps.

Pour voir comment cette logique s’applique au vieillissement, lisez notre guide sur l’âge biologique et ses marqueurs.

L’Assurance Maladie rappelle, dans sa page sur la lecture des résultats d’une prise de sang, qu’une valeur en dehors des normes n’est pas systématiquement le signe d’une maladie et qu’il faut en parler avec son médecin.

Quand consulter

  • Un résultat sort des valeurs de référence et vous ne savez pas ce qu’il signifie.
  • Vous avez des symptômes persistants : fatigue inexpliquée, perte de poids, essoufflement.
  • Vous avez des antécédents familiaux de maladie cardiaque, rénale ou métabolique et pas de bilan récent.

Glossaire

  • Protéomique : étude à grande échelle des protéines présentes dans un échantillon, par exemple le sang. L’Inserm en donne une présentation détaillée.
  • Plasma : partie liquide du sang, où sont mesurées les protéines circulantes.
  • Biobanque : grande collection d’échantillons et de données de santé de volontaires, suivis pendant de nombreuses années.
  • AUC : score de 0,5 (hasard) à 1,0 (parfait) qui résume la capacité d’un modèle à séparer les personnes qui auront ou non un événement.
  • Biomarqueur : substance mesurable, comme une protéine, qui reflète un état de santé ou de maladie.

Questions fréquentes

Une prise de sang peut-elle prédire ma durée de vie ?

Non. Cette étude montre que les profils de protéines portent un signal modeste à l’échelle de groupes de personnes, pas une prévision fiable pour un individu.

Peut-on faire ce panel de protéines en laboratoire ?

Non. Les panels ont été construits à partir de mesures de recherche et doivent encore être validés dans d’autres populations avant tout usage clinique.

Que sont l’adrénomédulline, SERPINA1 et PLAUR ?

Ce sont des protéines impliquées dans la régulation des vaisseaux, le contrôle de l’inflammation et le remodelage des tissus. Leur présence dans les panels traduit une association, pas une relation de cause à effet démontrée.

Quelles analyses de routine vaut-il la peine de suivre ?

Les marqueurs standards comme la fonction rénale, la glycémie, le cholestérol et l’inflammation sont des outils établis. Découvrez par exemple la créatinine sanguine et la fonction rénale ou l’hémoglobine glyquée pour comprendre chaque résultat.

Sources

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Auteurs/autrices

  • AI DiagMe

    L'équipe AI DiagMe réunit médecins, spécialistes cliniques et éditeurs médicaux. Nos articles sont rédigés par des professionnels de la communication en santé puis révisés et validés par les médecins de notre comité scientifique, composé de praticiens hospitaliers en exercice dans des spécialités telles que l'hématologie, l'endocrinologie et la médecine générale. Chaque contenu s'appuie sur les directives cliniques en vigueur et les publications médicales évaluées par les pairs.

  • Julien Priour, cofondateur et directeur général d'AI DiagMe

    Julien Priour est éditeur médical senior chez AI DiagMe, où il supervise la ligne éditoriale et le processus de vérification des faits. Diplômé de HEC Paris, il cumule 3 années d'expérience en édition santé et a été formé à la rédaction et publication scientifique par l'Institut de Recherche pour le Développement (FUN-MOOC, 2026). Il veille à ce que chaque article respecte les recommandations médicales en vigueur et soit relu et validé par un médecin du comité scientifique et éthique. Il définit les standards de sourcing (HAS, Ameli, INSERM…) et de relecture appliqués à l'ensemble du site.

  • Dr. Claude Tchonko, médecin du comité scientifique d'AI DiagMe

    Dr Claude Tchonko est hématologue, en exercice depuis 2013, exerçant actuellement à la Clinique Mas de Rochet (Castelnau-le-Lez). Fort d'un parcours international, il est spécialisé dans la prise en charge des hémopathies malignes (leucémies, lymphomes, myélomes), avec une expertise particulière dans les traitements par autogreffe de cellules souches, la thérapie CAR-T et l'optimisation des parcours de soins en onco-hématologie.

    Auteur d'un ouvrage de référence, « Les hémopathies lymphoïdes au Mali », il combine pratique clinique et participation active à des projets de développement de solutions technologiques en santé.

    Titulaire d'un Doctorat d'État en Médecine (Faculté de Médecine de Bamako, 2006), il a complété sa formation par un Certificat d'Études Spécialisées en Hématologie Bioclinique (Abidjan-Cocody, 2010) et plusieurs diplômes universitaires : DFMS d'Hématologie et DIU de Cytogénétique Onco-hématologique (Grenoble), ainsi qu'un DU sur le syndrome drépanocytaire majeur (UPEC).

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