Analyse critique de la méta-analyse de Zhang et al. 2019 sur l’exposition élevée au glyphosate et le risque accru de +41% de lymphomes non-hodgkiniens

Une nouvelle méta-analyse de Luoping Zhang (2019) publiée dans Mutation Research a identifié une association statistique entre une exposition cumulée élevée aux formulations à base de glyphosate et un risque accru de +41% de lymphomes non-hodgkiniens (LNH). Le glyphosate est une des substances actives du RoundUp, un herbicide à spectre large systémique commercialisé par Monsanto (racheté par Bayer). Il est très utilisé dans le monde agricole à cause de sa bonne efficacité et son faible coût.

Contexte scientifique du glyphosate

Le glyphosate a été évalué par plusieurs agences d’évaluation des risques européennes et internationales qui ont conclu que le glyphosate n’est pas cancérigène pour l’Homme ni génotoxique. Seul le centre de Recherche International sur le Cancer (IARC International Agency For Research) a eu une conclusion différente qui s’explique par le fait que l’IARC n’a pas la même vocation que les autres agences à évaluer le risque.

Le groupe de travail de l’IARC estime qu’il y un niveau de preuve suffisant dans les expérimentations chez les rongeurs et un niveau de preuve limité chez l’Homme pour classer le glyphosate en 2A (probablement cancérigène pour l’Homme). L’IARC a mis du poids sur les études qui identifient un risque accru de lymphome non-hodgkinien associé à une exposition au glyphosate. Cependant l’IARC n’a pas pris en compte une grande étude américaine de travailleurs agricoles (exposition professionnelle) the Agricultural Health study qui n’a pas trouvé de lien entre l’exposition au glyphosate et un risque accru de cancers.

La classification du danger de l’IARC

La classification de l’IARC indique “le degré de certitude des indications selon lesquelles un agent peut provoquer le cancer (techniquement appelé “danger”), mais il ne mesure pas la probabilité qu’un cancer surviendra (techniquement appelé “risque”) en raison de l’exposition à l’agent.

Il ne faut pas comparer deux agents classés dans la même catégorie (par exemple le glyphosate en 2A ou les boissons très chaudes en 2A ou le DDT en 2A)”. Les monographies de l’IARC n’évaluent pas la force de l’effet de cet agent sur le risque de développer un cancer. Les types d’exposition, l’ampleur du risque, les personnes qui peuvent être à risque, et les types de cancer liés à l’agent concerné peuvent être très différents selon les différents agents.

Un lymphome non hodgkinien (LNH) est un cancer qui se développe à partir de cellules du système lymphatique, les lymphocytes (= globules blancs du système immunitaires). Avec plus de 11 600 nouveaux cas estimés en France en 2011, les lymphomes non hodgkiniens se situent au 5ème rang des cancers les plus fréquents (Chiffres de l’Institut National du Cancer).

Qu’apporte cette nouvelle méta-analyse sur le glyphosate ?

La méta-analyse

Une méta-analyse est une revue de la littérature scientifique systématique avec une analyse quantitative par le calcul d’un effet combiné (« poolé ») à partir de diverses études indépendantes sur une question de recherche. Ce type d’étude – si elle est bien menée – apporte une forte puissance statistique pour détecter des associations statistiques. Un bémol est que cette sorte de synthèse peut simplifier la complexité des effets et des méthodes utilisées dans les études sélectionnées.

Ici cette méta-analyse de Zhang 2009 a utilisé les données résumées de précédentes études et elle n’a pas ré-analysé les données individuelles brutes. Cette étude a voulu répondre à la question de recherche : est-ce qu’une exposition aux formulations à base de glyphosate est associée à un risque accru de lymphome non-hodgkinien (LNH) ?

Choix du groupe d’exposition – Hypothèse a priori

L’hypothèse a priori de Zhang et al. 2019 de choisir le groupe de participants avec une exposition la plus haute (niveaux et durées d’exposition importants, temps de latence important – le temps de latence est le temps de séparation entre une exposition et la survenue d’un cancer qui se développe en plusieurs années. On parle des fois de « lag ».) repose sur le fait que les expositions cumulées plus élevées et plus longues au cours d’une fenêtre temporelle biologiquement pertinente sont susceptibles de générer des estimations de risque plus élevées, compte tenu de la nature du développement du cancer.

Sélection des études et inclusion (étape cruciale !!)

L’inclusion ou l’exclusion d’études a un impact sur la qualité des études et de la méta-analyse, sur l’hétérogénéité et les résultats.

Pour cela, ils ont recherché tous les types d’études avec les termes (traduits) (Glyphosate, pesticide, herbicide) ET (lymphome non hodgkinien, lymphome, non hodgkinien) ET (exposition professionnelle, agriculteurs, travailleurs agricoles, utilisateurs, travailleurs) dans la base d’études publiées dans PubMed jusqu’en août 2018. Ils ont obtenu 866.

• 43 études exclues en duplicatas
• 850 études exclues : études animales, revues de la littérature « review », report, correspondances ou n’incluant pas l’exposition/la pathologie d’intérêt
• Exclusion de 10 études qui ne reportaient pas de quantification du risque sous forme de RR et OR et celles qui ne précisaient pas le type de lymphome
• Exclusion des articles dont ils n’ont pas réussi à avoir la traduction complète
• Les études non publiées ne sont pas inclues => biais de publication (discuté après)

Au final, 7 études ont été retenue : 1 cohorte (AHS Agricultural Health Study de 2005 ou 2018) et 5 études cas-témoins, soit 65 000 participants au total. Deux études étaient aux USA (De Roos 2003, Andreotti 2018 AHS), une au Canada (McDuffie 2001) et deux en suède (Eriksson 2008, Hardell 2002) et une en France (Orsi 2009). L’inclusion de l’étude AHS de Mai 2018 est une des nouveautés par rapport aux précédentes méta-analyses. L’AHS 2018 ajoute 11-12 ans de suivi dees participants et le nombre de cas de LNH passe à 575 au lieu de 92 dans l’étude originale AHS de (De Roos) 2005.

• Pour rappel, une cohorte (= enquête exposés/non exposés) est une population de sujets qui sont suivis dans le temps, souvent plusieurs années : étude longitudinale. Une étude de cohorte consiste à comparer la survenue d’une pathologie (LNH) dans plusieurs populations définies en fonction de leur exposition à un facteur présumé causal (glyphosate) pour cette pathologie.
• Les études cas-témoins comparent l’exposition des sujets malades (cas) et de ceux non malades (témoins).

Dans la méta-analyse de Zhang et al. 2019, les études sont pondérées selon la quantité d’informations qu’elles contribuent (en fonction de la variance inverse de l’estimation de leurs effets). Cela donne aux études avec des résultats plus précis (Intervalles de confiance IC plus étroits) plus de poids. L‘étude américaine de cohorte AHS a un point important (54.04%).

Évaluation de la qualité des études inclues

La qualité méthodologique a été estimée par deux co-auteurs indépendants utilisant le Newcastle Ottawa Scale (NOS). Il en ressort que les études de McDuffie 2001 et Orsi 2009 sont les études cas-témoins de moins bonne qualité. Eriksson 2008 a la meilleure qualité méthodologique pour les études cas-témoins. L’AHS (cohorte) est l’étude avec la meilleure qualité.

Principaux résultats

La mesure du risque

Le Risque Relatif (RR) est le rapport de deux risques (chez les exposés versus le groupe de référence) de survenue d’une maladie. Les études cas-témoins délivrent un indicateur de risque qui est le rapport de côtes (Odds Ratio OR). Cet OR ici est approximé par le RR parce que l’incidence du lymphome non-hodgkinien (LNH) est faible (maladie rare). Si le RR est significativement supérieur à 1, cela signifie que le risque d’avoir un LNH est accru par rapport au groupe de référence.

Un risque de base de LNH accru de +41%

Première méta analyse avec inclusion de l’étude AHS 2018

Une association statistique entre les personnes les plus exposées aux formulations à base de glyphosate et un risque accru de +41% de LNH (Méta-RR=1.41 [1.13-1.75]) a été identifiée. Le risque augmenté passe à +84% quand on ne prend en compte que les 5 études cas-témoins. Cette association n’est pas significative pour l’étude de cohorte AHS 2018 (RR=1.12 [0.83-1.51]).

Le risque de base en population générale de contracter un LNH est de 13 cas pour 100 000 personnes, soit 0,013%. Une augmentation de +41% de ce risque donne lieu à 18 cas pour 100 000 personnes. Il aurait été intéressant de calculer le risque attribuable ou la fraction étiologique du risque qui reposent sur le RR, le risque de base dans la population et la fréquence de l’exposition dans la population (mais ce calcul se fait sous hypothèse de relation causale).

Évaluation de l’hétérogénéité des études inclues

La méta-analyse cherche a estimer un effet hypothétiquement commun à toutes les études. L’hétérogénéité dénote des différences entre les études. L’analyse de l’hétérogénéité permet de répondre à ces questions :

• Les effets estimés par la méta-analyse incluant différents designs d’étude (cohorte, cas-témoins…) sont-ils comparables?
• Les résultats provenant de modèles statistiques différents sont-ils comparables?
• Les caractéristiques des participants et des études sont-elles suffisamment similaires pour être combinés?

L’hétérogénéité peut être clinique (participants différents selon les études, méthodes de quantification de l’exposition non semblables, critères de jugement non identifique : grossomodo des protocoles différents) et statistiques (les résultats des différentes études inclues ne sont pas concordants).

L’hétérogénéité est souvent analysée par les tests statistiques de Cochrane Chi-2 (Q-test) ou le test d’Higgins I², un résultat statistiquement significatif (p-value <5%) signifie que l’écart entre les études est plus important que leur effet: au moins une étude a un effet fixe différent des autres études. Au départ, des modèles dits à effets fixes sont utilisés, si il y a hétérogénéité, on s’intéresse aux modèles à effet aléatoire. Ces modèles à effet aléatoire permettent d’introduire une variabilité inter-étude en plus de la variabilité intra-étude.

Ici, les tests d’hétérogénéité ne sont pas significatifs exception lorsque l’on inclut l’étude AHS 2005 (p=0.06). L’hétérogénéité diminue quand on ne prend en compte que les études cas-témoins. Je préfère les tests I² de Higgins plus faciles à interpréter et qui corrigent le Chi-2 de Cochrane par le nombre d’études inclues.

Analyses de sensibilité

• Les analyses de sensibilité permettent de tester la robustesse des associations.
• Les résultats sont similaires quand on remplace l’étude AHS 2018 par l’étude AHS de 2005 (De Roos)
• Quand on choisit un autre critère d’exposition comme la plus longue durée d’exposition au glyphosate, les Risques Relatifs restent similaires.
• Quand on analyse en sous-groupe selon la localisation : les études américaines/canada ont un méta-RR=1.38 significatif pour le LNH alors que les études européennes : méta-RR=1.53 NON significatif

• Après prise en compte (ajustement statistique) sur les utilisations de d’autres pesticides : le RR est significatif
• Utilisation de l’étude Hohenadel (2011 – Canada) au lieu de McDuffie : le RR devient non significatif

Comparaison avec les précédentes méta-analyses

La méta-analyse de Schinasi et Leon avait un risque relatif méta-R=1.45 [1.08-1.95] et un méta-RR corrigé avec ajustement : 1.30 [1.03-1.65]. Ce qui signifie qu’il y aurait une association avec un risque de +30% de LNH.

La méta-analyse de Chang et Delzell de 2016 a un risque relatif poolé de méta-RR = 1.27 [1.01-1.51]. Mais la publication originale de Chang et Delzell a arrondi ce résultat à méta-RR=1.3 [1.0-1.5], ce qui signifie que cette augmentation de risque n’est plus statistiquement significative.

Les différences de résultats et d’interprétation entre les méta-analyses de Zhang (2019) et de Delzell (2016) viennent principalement des critères du choix d’exposition et du groupe de référence ainsi que de l’inclusion de l’AHS de 2018 au lieu de 2005. Les précédentes méta-analyses se basaient sur ce critère d’exposition : « ever versus never exposed ». Ever exposed est une exposition qui inclut des personnes moins exposées.

• Choix de l’exposition : Zhang et al. 2019 ont pris des risques relatifs plus élevés pour les études de McDuffie 2001, Eriksson 2008 et De Roos 2003. Ce choix est justifiée avec l’hypothèse a priori de prendre les participants les plus exposés. Par exemple, pour l’étude McDuffie, ils ont pris le RR du groupe exposé au glyphosate à plus de 2 jours par an au lieu de prendre un RR d’une exposition moyenne des exposés. Ce choix est bien sûr discutable et pourrait être clarifié.
• Inclusion de l’AHS 2005 ou 2018 ? Il y a des différentes importantes de méthodes entre ces deux études de cette même cohorte américaine. L’étude originale de 2005 a utilisé des informations collectées seulement au début de l’inclusion des participants alors que l’étude de 2018 a utilisé des questionnaires supplémentaires de suivi. Ces questionnaires additionnels comportaient également des données manquantes qui ont été comblées par la méthode d’imputation multiple (37% de données imputées, ce n’est pas négligeable). Ce qui peut donner à un sous-report de l’utilisation du glyphosate. Dans cette imputation, les informations sur la survenue de LNH n’ont pas été utilisées ce qui peut affaiblir les risques relatifs (RR). En 2005, le groupe de référence était le tertile le plus bas exposé alors qu’en 2018, le groupe de référence est celui non-exposé. Pour rappel, le but d’une cohorte est de comparer les exposés et un groupe de référence. L’étude de 2018 a inclu les myélomes multiples dans les cas de NHL et cette étude a un temps de lag plus important comme les analyses ont été faites 13 ans plus tard.

Ré-analyse

Pour illustrer, j’ai retracé les forest plot des deux méta-analyses de Zhang et de Chang. Dans la méta-analyse de Zhang le Risque relatif combiné (poolé) est de 1.56 et significatif. Pour celle de Chang, il est plus faible autour de 1.23

Les forces/faiblesses

Les forces de cette étude est l’inclusion de l’AHS 2018 ainsi que les nombreuses analyses de sensibilité. Le critère d’inclusion des études est clair et la méthode de recherche est donnée. Les études animales apportent un niveau de preuve suffisant de mécanisme de cancers (évaluation de l’IARC, NZ-EPA). L’EFSA et l’ECHA et l’ANSES au contraire estiment que le niveau de preuve est limité. A priori, il n’y a pas de conflits d’intérêts, les auteurs ayant travaillés pour l’US EPA.

1. Des limites de design : ce n’est pas une méta-analyse de données individuelles. Cette méta-analyse repose sur des études observationnelles, la causalité est donc exclue d’emblée.
2. Le biais de publication n’est pas à exclure : c’est le fait de ne pas prendre en compte des résultats non publiés. Un funnel plot (graphique en entonnoir), qui permet de représenter les estimations ponctuelles Risques relatifs OR/RR en fonction de la taille de l’échantillon pour chaque étude. La précision des estimations ponctuelles (OR/RR) est proportionnelle à la déviation standard (distribution des mesures autour de la moyenne). Les grandes études sont plus précises et représentées en haut du graphique. Les petites études devraient être réparties des 2 côtés de la moyenne de façon symétrique. Ici, les tests d’Eggers (p = 0.185) et de Beggs (p = 0.851) ne sont pas significatifs et laissent penser qu’il n’y a pas trop de biais de publication. Cependant le nombre d’études inclues est faible (n=6).
3. Le choix des groupes de référence/de l’exposition : le choix des Risques relatifs n’est pas toujours clair en particulier pour l’étude de Eriksson 2008. La méta-analyse de 2016 avait choisi un RR=1.51 [0.77-2.94] non significatif alors que celle de 2019 a choisi un RR significatif RR=2.36 [1.04-5.37]. D’après la publication d’Eriksson 2008, ce RR significatif ne serait pas ajusté.
4. L’hétérogénéité n’est pas à exclure. On a un déséquilibre dans le design : 1 étude de cohorte versus 5 études cas-témoins. Des différences dans le groupe de comparaison utilisé sont présentes : groupes faiblement exposés ou groupe non exposé

En conclusion, cette étude intéressante apporte une pierre à l’édifice sur les risques en cas d’exposition élevée aux formulations à base de glyphosate. Cette pierre est bien sûr discutable les auteurs concluent eux-mêmes : « nos résultats sont à interpréter avec prudence » !!!

Pour suivre les autres actualités du blog ou en apprendre plus sur les controverses alimentaires, santé et environnement, un petit like ou sur Twitter :
Follow @T_Fiolet

Sources :

Zhang et al. Exposure to Glyphosate-Based Herbicides and Risk for Non-Hodgkin Lymphoma: A Meta-Analysis and Supporting Evidence. Mutation Research/Reviews in Mutation Research.Available online 10 February 2019. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1383574218300887#fig0010

Andreotti et al. Glyphosate Use and Cancer Incidence in the Agricultural Health Study. J Natl Cancer Inst. 2018 May 1;110(5):509-516. doi: 10.1093/jnci/djx233.

De Roos et al. Cancer incidence among glyphosate-exposed pesticide applicators in the Agricultural Health Study. Environ Health Perspect. 2005 Jan;113(1):49-54.