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TyG Index : un nouvel allié contre le SOPK ?

Endocrinologie et métabolisme

#SOPK #Endocrinologie #Metabolisme #TyGIndex Le syndrome des ovaires polykystiques (SOPK) est le trouble endocrinien le plus fréquent chez les femmes en âge de procréer, affectant jusqu’à 15–20 % de cette population. Bien qu’il soit bien étudié, ses mécanismes physiopathologiques restent partiellement élucidés, notamment en ce qui concerne les désordres métaboliques qui y sont associés. L’insulinorésistance, présente chez près de 75 % des femmes atteintes, constitue un facteur central du SOPK et de ses complications métaboliques (syndrome métabolique, diabète, stéatose hépatique). Les outils actuels pour évaluer cette résistance, comme le HOMA-IR, bien que largement utilisés, présentent des limites de coût, de disponibilité ou de variabilité. Le TyG index, calculé à partir de la glycémie et des triglycérides à jeun, apparaît comme un marqueur alternatif prometteur. Dans ce contexte, cette étude a été initiée de sorte à évaluer de manière systématique et quantitative l’association entre le TyG index (et ses dérivés) et le SOPK, afin d’en déterminer la pertinence diagnostique dans différents contextes cliniques et populations. Et si un simple calcul révélait le risque ? 15 études observationnelles, totalisant 7 175 femmes, ont été sélectionnées et analysées. La plupart des patientes inclues présentaient un diagnostic de SOPK. Les principales bases de données ont été systématiquement interrogées selon les recommandations PRISMA. Les données extraites portaient sur les différents TyG indices, l’insulinorésistance, ainsi que les critères de syndrome métabolique. Les résultats montrent que le TyG index est significativement plus élevé chez les femmes atteintes de SOPK par rapport aux témoins (SMD = 0,34 ; IC 95 % : 0,14–0,54), avec une association particulièrement marquée dans les études chinoises (SMD = 0,42) et transversales (SMD = 0,45). Le TyG-BMI index confirme également une association significative avec le SOPK (SMD = 0,34), tout en montrant une bonne capacité à prédire l’insulinorésistance, avec une aire sous la courbe (AUC) de 0,81. Le TyG index seul présente une excellente précision diagnostique pour identifier les patientes atteintes de syndrome métabolique associé au SOPK, avec une AUC de 0,91. Enfin, l’analyse de sous-groupes montre une robustesse des résultats, indépendamment de l’âge, de l’IMC ou du profil lipidique, confirmant la valeur globale de ce marqueur dans des contextes cliniques variés. Vers un dépistage métabolique simplifié Le SOPK est un trouble endocrino-métabolique complexe, souvent associé à une insulinorésistance difficile à évaluer en pratique clinique. Cette étude visait à déterminer la valeur du TyG index comme marqueur simple, économique et reproductible dans ce contexte. Les résultats démontrent que le TyG index — et plus encore ses versions dérivées comme le TyG-BMI — sont significativement associés au SOPK et à ses complications métaboliques majeures (IR, syndrome métabolique). Leur performance diagnostique est comparable, voire supérieure à celle d’outils classiques. Ces indices pourraient devenir des outils cliniques de premier plan pour le dépistage précoce et la stratification du risque métabolique dans le SOPK. Toutefois, des limites de cette étude persistent et justifient la poursuite de nouvelles recherches. Ces recherches incluront des études longitudinales avec un suivi à long terme, une meilleure représentation géographique, et l’établissement de valeurs seuils standardisées selon les phénotypes du SOPK. Une attention particulière devra aussi être portée à l’évaluation du TyG index selon les quatre phénotypes de SOPK, qui présentent des degrés variables d’insulinorésistance. Enfin, la combinaison de ce biomarqueur avec d’autres approches cliniques, génétiques ou d’imagerie pourrait améliorer le dépistage personnalisé et la prise en charge globale de ces patientes.  

Source(s) :
Javidan, A., et al. (2025). The association between triglyceride-glucose index and polycystic ovary syndrome: a systematic review and meta-analysis across different populations. Journal of ovarian research, 18(1), 163 ;

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