Analyse statistique

A. Oxygraphie :

Le but de notre étude et de celles effectuées par d’autres groupes de recherche avant nous, était de comparer un patient isolé à une population de personnes définies comme « normales ». Dans cette optique on doit donc affirmer que la population « contrôle » qui représente un échantillon de la population « normale », n’est constituée que de personnes ne présentant pas d’anomalies de leur métabolisme OXPHOS.

Les publications précédentes employaient le Student’s t-test pour leur analyse statistique [15]. Ce test permet de comparer deux populations paramétriques (distribution gaussienne) que l’on a auparavant définies. Les auteurs de ces études ont effectivement défini deux populations, l’une étant constituée par la moyenne des « coefficients de contrôle » déterminées chez des patients contrôles (valeurs « contrôles »). L’autre population était définie par la moyenne de plusieurs mesures effectuées pour déterminer le « coefficient de contrôle » chez un même patient. En réalité les auteurs n’ont donc pas effectué un t-test entre deux « vraies » populations différentes, mais entre une variable et une population. Nous avons choisi un autre type d’analyse.

Au départ, nous avons un échantillon que l’on suppose être représentatif de la population « normale ». Pour savoir si cet échantillon suit une distribution normale ou non, nous pouvons effectuer un test de normalité. Si l’échantillon est effectivement représentatif de la population normale, on s’attend à ce que les points forment une ligne droite. Le choix d’un tel test repose sur le nombre (n) d’individus composant l’échantillon. Lorsque (n) est plus petit que 50, ce qui est le cas pour nos valeurs oxygraphiques de « contrôle », le test de normalité le plus adéquat est celui de Shapiro-Wilks [38].

Ce qui nous intéresse maintenant, c’est de vérifier si les coefficients de contrôle déterminés pour chaque patient « investigué » suivent cette distribution, auquel cas on pourra supposer qu’il n’y aucune raison qu’elles ne fassent pas partie de la population « contrôle ». Si les valeurs ne suivent pas cette distribution, on pourra suspecter un éventuel

dysfonctionnement du métabolisme mitochondrial. Concrètement, il s’agit de refaire un test de Shapiro-Wilks pour chacune de ces valeurs en déterminant leur probabilité d’être similaire à la population « contrôle ». Cette probabilité est quantifiée par la valeur « sigma » que l’on peut assimiler au « p ». Plus son « sigma » est proche de 1, plus il devient probable que la valeur fasse partie de la population « contrôle ». Le « sigma » moyen pour les valeurs « contrôles » du Complexe I était de 0.961 et celui pour les valeurs « contrôles » du

Complexe IV était de 0.887. Ceci implique que les valeurs « contrôles » du Complexe I et les valeurs « contrôles » du Complexe IV ne sont pas significativement différentes entre elles.

Le « sigma » moyen des patients « investigués » était de 0.786 (extrêmes : 0.031- 0.981) pour le Complexe I et celui pour le Complexe IV était de 0.730 (extrêmes : 0.00- 0.993). Ceci implique également que les valeurs des coefficients de contrôle du Complexe I d’une part et du Complexe IV d’autre part pour les patients « investigués » ne sont pas

significativement différentes. Les données sont détaillées dans un tableau pour chaque patient plus loin.

Lorsque l’on compare les valeurs « investigués » aux valeurs « contrôles » du Complexe I, le sigma moyen est de 0.771. Lorsque l’on compare les valeurs « investigués » aux valeurs « contrôles » du Complexe IV, le sigma moyen est de 0.760. Il n’existe donc pas de différence significative entre les valeurs des coefficients de contrôle des deux Complexes lorsqu’on considère les deux populations globalement. La différence apparaît lorsqu’on compare individuellement chaque valeur de coefficient de chaque patient « investigué » avec celles des patients « contrôles ». Cette analyse est détaillée plus loin pour chacun des patients « investigués ».

Les flux maximaux « contrôles » (nmolO2/min/mgprot) présentent une dispersion statistique importante. Nous avons tenté de voir quelle était la distribution en fonction de l’âge (cf. graphique 1). On peut voir que l’augmentation proportionnelle du flux lié aux substrats Glutamate-Malate-ADP (Flux 1=G-M-ADP) par rapport à celui lié aux substrat Glutamate-Malate-Succinate-ADP (Flux 2=G-M-Succ-ADP) est grossièrement la même pour chaque patient « contrôle ». Nous pouvons également tirer une courbe de tendance pour les Flux 1 et 2 et voir que la consommation d’O2 rapportée au contenu en protéines non

collagéniques des fibres musculaires semble augmenter avec l’âge des patients « contrôles ». On s’attendrait à ce que la consommation d’oxygène dans les tissus diminue avec l’âge, allant de pair avec un ralentissement des activités métaboliques. Cependant, il est également

possible que le contenu en protéines des fibres musculaires baisse plus rapidement que la fonction mitochondriale avec le vieillissement, expliquant ainsi l’augmentation du rapport consommation O2/contenu en protéines.

Cependant, ces données ne sont pas utilisables étant donné le faible nombre de

Distribution Age-flux max "contrôles" 0 5 10 15 20 25 30 35 21 22 25 25 35 37 44 47 48 50 51 52 55 57 59 59 64

Age patients "contrôles" (années)

Flux m a x ( n m o lO 2 /m in/m gprot )

Flux max 1 (P-G-M-ADP) Flux max 2 (G-M-ADP- Succ)

Linear (Flux max 2 (G-M- ADP-Succ))

Linear (Flux max 1 (P-G- M-ADP))

Graphique 1

B. Biochimie :

L’analyse statistique des résultats des mesures d’activités biochimiques a été effectuée sous la responsabilité du laboratoire central de chimie du Centre Hospitalier Universitaire Vaudois. Le test de Mann-Withney (non paramétrique) a été utilisé pour déterminer si les populations étaient significativement différentes ou non avec une valeur définie de p<0.05. La table 7 montre les valeurs de p. Elles ne sont pas significatives (cf. table 7).

Les valeurs des activités biochimiques étant très dispersées, nous avons choisi d’utiliser la méthode du percentile et de la déviation standard (statistique descriptive). Les 5ème et 95ème percentiles sont donnés pour chaque activité biochimique spécifique et rapportée à la citrate synthase (CS) dans la table 8.

Mann Withney U test Type d'activité biochimique Rank S Contrôle Rank S Investigué U Z p-level N (Contrôles) N (Investigués) Citrate synthase (CS) nmole/min/mg Prot. 847 329 209 -0.8563 0.3918 33 15 Complexe I nmole/min/mg Prot. 735 393 174 -1.3259 0.1849 33 14 Complexe IV nmole/min/mg Prot. 764.5 364 236.5 -0.0798 0.9363 32 15 Complexe I rapporté à la CS 723 405 162 -1.605 0.1085 33 14 Complexe IV rapporté à la CS 741 387 213 -0.6161 0.5378 32 15 Table 7 Type d'activité biochimique Moyenne N (valeurs contrôles)

Médiane Minimum Maximum

5th percentile (-2DS) 10th percentile 90th percentile 95th percentile (+2DS) Citrate synthase (CS) nmole/min/mg Prot. 196.12 33 191 71.91 448.24 84 128.4 254.91 284.38 Complexe I nmole/min/mg Prot. 16.44 33 15 4 33.94 4 4.52 26.64 32.98 Complexe IV nmole/min/mg Prot. 84.13 32 67.88 23 224.65 23.45 28.1 136.63 212.54 Complexe I rapporté à la CS 8.85 33 8.6 1.59 17.2 2.2 3.13 14.09 15.3 Complexe IV rapporté à la CS 41.73 32 36.15 16.09 76.11 19.5 24.51 64.56 75.64 Table 8

C. Carnitine :

Le test de normalité (Kolmogorov-Smirnov) pour les valeurs « contrôles » révèle un p à 0.03, donc une différence significative entre les différents contrôles et une population théorique normale (distribution gaussienne). La distribution des valeurs « contrôles » de carnitine est donc non-normale (non-gaussienne).

Le même test de normalité pour les valeurs de carnitine des patients

« investigués » révèle un p de 0.2, donc une différence non significative entre les différents sujets testés.

Finalement, lorsq u’on essaie de comparer les valeurs « investigués » aux valeurs « contrôles » par le test de Mann-Whitney u-test, on ne met pas en évidence de différence significative entre ces deux populations.

Ces tests statistiques révèlent en réalité que le nombre de valeurs est trop faible pour amener des conclusions sur les taux de carnitine mesurés et comparés entre une

population « contrôle » et une population « investigués ». Nous avons donc choisi d’utiliser la statistique descriptive (percentile et déviation standard) pour comparer les valeurs « contrôle » et « investigués). La moyenne des valeurs « contrôles » pour la carnitine est de 8.2 +/- 3.5