Les maladies auto-immunes (MAI) systémiques, sont un groupe de maladies inflammatoires chroniques dont les diagnostics sont difficiles à établir et les traitements aléatoires. Leur caractéristique commune est la présence d’auto-anticorps (dirigés contre des composants du Soi) dans le sérum. Actuellement les nouvelles immunothérapies disponibles ont peu de chance de résultats chez ces patients en raison de l’hétérogénéité des mécanismes moléculaires qui conduisent à la même classification clinique de la maladie. En outre, pour leurs essais cliniques, les entreprises pharmaceutiques ont d’énormes problèmes à identifier les critères de réponse aux immunothérapies par manque de marqueurs de cette réponse. Nous formulons l’hypothèse selon laquelle l’identification de signatures moléculaires spécifiques chez les patients atteints de MAI permettra aux cliniciens d’adapter leurs traitements. De fait, nous allons mettre en œuvre des stratégies de médecine de précision. Il est donc urgent d’utiliser la puissance des techniques actuelles dites « omiques » (génomique, transcripto-mique, épigénomique, métabolomique, protéomique), et la bioinformatique afin d’identifier des biomarqueurs, qui permettront de fournir le cadreàune nouvelle et pertinente taxonomie des MAI.

Systemic autoimmune diseases (SADs) are a group of chronic inflammatory conditions with few treatment options and difficult diagnosis. Their major common feature is the presence of unspecific autoantibodies in serum. Currently patients are being exposed to novel and approved agents with little chance of benefit due to the heterogeneity of molecular mechanisms resulting in the same disease class. Furthermore, pharmaceutical companies confront huge problems when attempting to identify end points to determine the usefulness of drugs in clinical trials and lack biomarkers that help evaluate the response to therapy. Our main hypothesis is that the identification of specific molecular signatures in patients with the SADs will enable clinicians to tailor therapies according to the specific pathways to be targeted in individual cases. In short, to implement precision medicine strategies. It is therefore urgent that we make use of the available high-throughput OMICs technologies (genomics, transcriptomics, epigenetics, metabolomics, proteomics) and bioinformatics to identify biomarkers, which will provide the framework to create a new and useful taxonomy for the SADs.