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Gérard ONESTA
Député Vert européen,
Vice Président du Parlement européen




ANALYSE STATISTIQUE
Méthode d'évaluation du maïs MON 863


Docteur Eric Depiereux
Département de Biologie
Université de Namur
Rue de Bruxelles, 61
B-5000 Namur
Tél. +32 (0)81 724415
Fax +32 (0)81 724401
Eric.Depiereux@fundp.ac.be


Cadre de l’étude

Study CV-2000-260 : 13 week Dietary Subchronic comparison study with Mon 863 Corn in Rat preceded by one week baseline Food consumption Determination with PM1 Certified Rodent diet # 5002.” 2002 Report MSL 18175.


Des rats Sprague Dawley mâles et femelles (20/sexe/groupes) ont été nourris pendant 13 semaines suivant un régime contenant soit 11% ou 33% de maïs MON 863, soit des quantités équivalentes de maïs non transgénique contrôle LH82 x A634, soit 33% de 6 autres variétés de référence. Les groupes 11% ont été complétés de 22% de maïs non transgénique de source commerciale. Pendant une semaine de prétest, tous les rats ont été nourris de PM1 Certified Rodent diet # 5002.

Des tests hématologiques et urinaires ont été réalisés aux semaines 5 et 14 sur 10 animaux/sexe/régime.

En fin d’expérience, les animaux ont été sacrifiés et un grand nombre de paramètres physiologiques et histologiques ont été effectués sur les groupes ayant suivi le régime test 33% de maïs MON 863 ou non transgénique contrôle 33% LH82 x A634.

Les résultats ont été analysés par la technique de test d’hypothèse ANOVA suivi de contrastes, au seuil de signification 5%, en prenant les précautions d’usage (test d’homogénéité des variances, transformations ou recours aux tests non paramétriques si nécessaire). Les différences statistiquement significatives entre groupes test et contrôle ne sont pas considérées comme relevantes lorsque les observations se situent dans la gamme de valeurs observées dans les différents groupes contrôles.

Les décès et quelques différences significatives relevées dans l’étude sont considérés comme sans signification biologique et l’article conclu à l’absence d’effet lié au régime 33% de maïs MON 863 pour tous les paramètres étudiés.

Interprétation : cadre conceptuel

Pour interpréter la portée de cette étude, il me semble tout d’abord nécessaire de fournir au lecteur un cadre conceptuel dont les subtilités ne lui sont peut-être pas clairement connues.


Une analyse statistique peut-être de deux natures : un intervalle de confiance ou un test d’hypothèse. Ces deux approches, bien qu’étant le reflet d’une même réalité expérimentale, sont soumises à des types d’erreur différents.

Les intervalles de confiance donnent une « fourchette » (si vous vous rendez chez le garagiste avec une voiture que vous songez à remplacer, le garagiste peut vous fournir différents intervalles de confiance : il est « presque certain » que votre ancienne voiture pourra encore rouler « entre 15.000 et 20.000 kms » après « entre 2.000 et 3.000 euros » de frais de réparation.), qui est caractérisée par une marge d’erreur (le garagiste peut se tromper en sous- ou surestimant les frais et/ou le kilométrage prédits.)


Dans cette étude de Monsanto, les intervalles de confiance ne sont pas utilisés. Nous y reviendrons.


Le test d’hypothèse est une technique de prise de décision (cet intervalle donne une information, mais vous n’avez pas encore pris la décision de remplacer votre voiture ou non. Soit vous réparez, soit vous achetez une nouvelle voiture. Dans le premier cas, vous pouvez faire un mauvais choix et vous finirez à terme par savoir si vous avez fait une bonne affaire ou non, car ce qu’aurait coûté la nouvelle voiture est parfaitement connu. Dans le second cas, vous pouvez également faire le mauvais choix, mais vous ne le saurez jamais, car ce que vous aurait coûté l’ancienne voiture et ce qu’elle aurait encore roulé, vous ne le saurez jamais) qui minimise les risques d’erreur.


Il y a toujours dans un test d’hypothèses deux types d’erreurs de probabilité très différente :

- l’erreur de type I, qui consiste à prétendre qu’il y a un effet « significatif » quand il n’y en a, en réalité, aucun ; la probabilité d’erreur de type I, A, est petite et maîtrisée ;

- l’erreur de type II, qui consiste à prétendre qu’il n’y a pas d’effet « significatif » quand il y a , en réalité, un effet ; la probabilité d’erreur de type II, B, peut être grande et n’est pas connue.


Dans cette étude, seule la technique des tests d’hypothèses (ANOVA et contrastes) est utilisée.


Étant donné que les conclusions sont négatives (l’étude ne met pas en évidence d’effet de la diète au maïs MON 863), elles sont soumises au risque d’erreur de type II. Le risque d’erreur est donc inconnu et peut être grand. Il sera grand si l’effet existe sans être très important (voir : pouvoir discriminant des tests).

Interprétation : critique

Dans cette étude, la probabilité A est fixée à 5%. Cependant, le but de l’étude étant de montrer qu’il n’y a PAS d’effet du maïs transgénique, toutes les conclusions qui vont dans le sens d’une absence d’effet ne sont pas garantie à 5%. La probabilité d’erreur réelle ne peut pas être déterminée, car elle dépend de l’amplitude d’un effet éventuel. La probabilité d’erreur peut même atteindre 95%, s’il s’agit d’un effet de faible intensité.


On peut donc affirmer que ce type d’étude est par essence incapable de prouver qu’une substance n’a PAS d’effet nocif.


Réciproquement, il n’est pas étonnant de voir quelques paramètres ressortir significativement différents : de très nombreux paramètres ont eneffet été testés. Au seuil A 5% si l’on teste 100 paramètres, on s’attend à en trouver 5 qui sont « statistiquement significatifs » même si en réalité il n’y a aucune différence entre les groupes.


Il est donc vain, à ce stade, de prétendre interpréter les quelques résultats positifs sans autres arguments expérimentaux.

Interprétation : portée


Il est essentiel de faire la différence entre un effet qui est « statistiquement significatif » et un effet qui a une « signification biologique », et réciproquement. À ce sujet, je dégagerais des risques de mauvaise interprétation à 3 niveaux.


- On peut s’interroger sur la portée d’une analyse qui concerne le rat, sur 13 semaines, que l’on prétendrait extrapoler à l’homme, sur plusieurs années. Bien entendu, le rat est un modèle animal largement reconnu dans le monde scientifique, mais les firmes pharmaceutiques ne l’utilisent que dans des phases de tests précoces. D’autres études, impliquant en définitive des études cliniques portant sur des centaines, voire des milliers de patients sont requises avant la commercialisation d’un médicament (les exigences dépendent d’un certain nombre de facteurs, par exemple sont moins sévères pour un médicament dont il n’existe aucun équivalent, etc..). Chacun sait que dans ces études, le plus difficile est de prouver l’absence d’effet secondaires, et l’on constate d’ailleurs périodiquement que certaines substances, qui ont franchi le cap des tests cliniques, doivent être retirées du marché, car plusieurs décès sont constatés après avoir atteint l’échelle de plusieurs millions de consommateurs.


En ce sens, la présente étude n’est pas critiquable en tant que telle, mais il serait inacceptable d’en généraliser les conclusions à l’homme et sur le long terme tant qu’elle n’est pas complétée de très nombreux autres tests.


- On peut également s’interroger sur l ‘amplitude du facteur étudié (un régime à 33% de maïs total). Intuitivement, on comprend facilement que la probabilité qui nous préoccupe essentiellement ici correspond au risque de ne pas voir un effet existant, et B, sera d’autant plus petite que l’amplitude du facteur étudié sera importante. C’est d’ailleurs en expérimentation la principale justification du modèle animal, qui permet d’étudier l’effet d’une dose supérieure de plusieurs ordres de grandeur à la dose thérapeutique ou toxique auquel l’homme risque d’être exposé. Il me paraît donc essentiel de tester sur le rat la toxine elle-même extraite du maïs transgénique, à différentes doses, alors que la présente étude se contente de la dose ingérée dans la ration alimentaire, infime, dont l’effet éventuel à cette concentration doit être difficile à mettre en évidence.


La dose infime auquel les rats ont été exposés ne donne que très peu de chances a priori de détecter un effet, sauf si le maïs transgénique devait être un poison assez violent, ce qui ne semble pas mis en cause ici.


- Le troisième facteur est la nature et l’amplitude de la réponse mesurée sur les paramètres biologiques étudiés. Du point de vue de leur nature, l’étude considère comme « non relevante » l’augmentation ou la diminution de certains paramètres. Je ne suis pas compétent pour en juger d’un point de vue physiologique. Cependant l’amplitude de la réponse n’est pas du tout analysée, car aucun intervalle de confiance n’est fourni. Cette information permettrait de moduler l’interprétation dans deux sens :


- En cas de rejet de l’hypothèse nulle (mise en évidence, au niveau statistique, d’un effet du facteur sur la variable étudiée) l’intervalle de confiance permettrait de juger de la signification biologique éventuelle (pour prendre un cas extrême, si une étude est menée sur 10.000 individus répartis en 2 groupes, une différence « statistiquement significative » peut correspondre à une différence de 0,01% de la variable étudiée, qui n’aurait peut-être aucune signification biologique).

- En cas d’acceptation de l’hypothèse nulle (aucune mise en évidence, au niveau statistique, d’un effet du facteur sur la variable étudiée) qui nous occupe principalement ici, l’intervalle de confiance donnerait une indication nettement plus informative (par exemple si la moyenne de la variable étudiée se situe avec 95% de confiance entre 80 et 120 dans le groupe contrôle, et entre 110 et 150 dans le groupe traité, on acceptera l’hypothèse nulle, mais en mettant en évidence qu’il n’est pas exclu que la moyenne du groupe contrôle soit 80 et celle du groupe traité 150, ce qui pourrait avoir une signification biologique certaine. Réciproquement , si la moyenne de la variable étudiée se situe avec 95% de confiance entre 99 et 101 dans le groupe contrôle, et entre 100 et 102 dans le groupe traité, on acceptera l’hypothèse nulle tout en mettant en évidence qu’il est très vraisemblable que, s’il y a une différence entre les groupes, elle n’excède pas 3 unités, ce qui pourrait avoir une signification biologique négligeable).


Un intervalle de confiance pour chacun des paramètres étudiés permettrait de définir quelle ampleur pourrait avoir un effet éventuel, afin de juger le cas échéant de sa signification biologique.

Pouvoir discriminant de l’étude

Pour déterminer la capacité d’une analyse menée sur n individus à mettre en évidence l’amplitude de variation C d’une variable donnée, il faut se référer à la variabilité propre de chaque variable a, et aux seuils de probabilité A, et B (ces paramètres sont liés par l ‘équation suivante calculée en référence à la distribution de probabilité de la variable normale réduite Z:


Dans le cas de cette étude, avec n= 20 rats, au seuil A 5%, on a 99% de chance de détecter approximativement une différence de l’ordre d’un écart-type (C = a) (en effet, pour ces seuils d’erreur (Z1-A+z 1-B)2 = environ 20 et C2 = a2


Si la différence de moyenne entre la population contrôle et la population traitée équivaut à un écart-type de la population contrôle on aura 99 chance sur 100 de la détecter, mais s’il est plus petit, on aura moins de chance de le détecter.


Or, un écart-type de différence entre les moyennes signifie que 16% de la population traitée pourrait présenter, pour la variable étudiée, une valeur supérieure, ou inférieure, à celle atteinte seulement par 2,5% de la population contrôle. Autrement dit :


Une valeur exceptionnelle dans la population contrôle pourrait être relativement courante dans la population traitée.


Réciproquement, on peut ainsi juger que tous les facteurs étudiés peuvent avoir été modifiés dans des proportions moindres qu’un écart type de la population contrôle, en ayant une grande probabilité de ne pas avoir été détectés, probabilité d’autant plus grande que la modification est faible.


Pour évaluer la portée des résultats de cette étude, il faut donc juger si l’on peut considérer a priori comme « biologiquement négligeables » des modifications potentielles, à la hausse ou à la baisse, d’une amplitude inférieure à un écart-type de la population contrôle, pour chacune des variables étudiées.

Conclusions


L’analyse des résultats de l’étude “Study CV-2000-260 : 13 week Dietary Subchronic comparison study with Mon 863 Corn in Rat preceded by one week baseline Food consumption Determination with PM1 Certified Rodent diet # 5002” est sujette à de grands risques de mauvaise interprétation.


Les évidences négatives avancées dans l’étude ne peuvent être en aucun cas être considérées sur le même pied que l’auraient été des évidence positives, la probabilité d’erreur étant inconnue et pouvant être grande.


L’étude portant sur 20 individus n’a qu’un pouvoir discriminant limité, des variations relativement importantes de nombreuses variables, à la hausse comme à la baisse, ayant une relativement grande probabilité de ne pas avoir été détectées.


La seule conclusion que l’on puisse en tirer à ce stade est que chez le rat, sur 13 semaines, à une dose de 33% de la dose alimentaire, le maïs MON 863 ne s’est pas révélé hautement toxique.


On peut regretter que l’analyse des résultats produite par les scientifiques concernés n’aient pas mentionné l’intervalle de confiance des paramètres étudiés, car ceux-ci auraient permis d’évaluer si l’effet maximal éventuel de cette diète était susceptible d’avoir un impact biologique relevant.


Cependant, l’extrapolation des résultats obtenus, qu’ils soient positifs ou négatifs, à d’autres type d’espèces animales ou à l’homme, exposés à la substance à long terme, serait purement hypothétique, en particulier dans des domaines physiologiques plus difficiles à évaluer comme l’allergie, l’immunité, la fertilité, (..).