Pour empêcher une technologie génomique émergente de contribuer aux disparités en matière de santé, une équipe scientifique financée par les National Institutes of Health a conçu de nouvelles façons d’améliorer une méthode de test génétique appelée score de risque polygénique. Puisque les scores de risque polygénique n’ont pas été efficaces pour toutes les populations, les chercheurs ont recalibré ces tests génétiques à l’aide de données génomiques ancestrales diverses. Comme indiqué dans Médecine naturelleles tests optimisés fournissent une évaluation plus précise du risque de maladie dans diverses populations.
Les tests génétiques examinent les petites différences entre les génomes des individus, appelées variantes génomiques, et les scores de risque polygénique sont des outils permettant d’évaluer de nombreuses variantes génomiques du génome afin de déterminer le risque de maladie d’une personne. À mesure que l’utilisation des scores de risque polygénique se développe, une préoccupation majeure est que les ensembles de données génomiques utilisés pour calculer les scores surreprésentent souvent fortement les personnes d’ascendance européenne.
Récemment, de plus en plus d’études intègrent des données génomiques multi-ascendantes dans l’élaboration de scores de risque polygénique. Cependant, il existe encore des lacunes dans la représentation génétique ancestrale dans de nombreux scores développés à ce jour. »
Niall Lennon, Ph.D., scientifique au Broad Institute de Cambridge, Massachusetts et premier auteur de la publication
Ces « lacunes » ou données manquantes peuvent entraîner des résultats erronés, dans lesquels une personne pourrait être exposée à un risque élevé de maladie mais ne pas recevoir un score de risque élevé parce que ses variantes génomiques ne sont pas représentées. Bien que les disparités en matière de santé proviennent souvent d’une discrimination systémique et non de la génétique, ces faux résultats permettent à des outils génétiques inéquitables d’exacerber les disparités existantes en matière de santé.
Dans la nouvelle étude, les chercheurs ont amélioré les scores de risque polygénique existants en utilisant les dossiers de santé et des données génomiques ancestrales diverses provenant du Nous tous Programme de recherche, une initiative financée par les NIH visant à collecter des données sur la santé de plus d’un million de personnes issues de divers horizons.
Le Nous tous L’ensemble de données représentait environ trois fois plus d’individus d’ascendance non européenne par rapport à d’autres ensembles de données majeurs précédemment utilisés pour calculer les scores de risque polygénique. Il comprenait également huit fois plus d’individus dont l’ascendance s’étendait sur deux populations mondiales ou plus. Une forte représentation de ces individus est essentielle car ils sont plus susceptibles que d’autres groupes de recevoir des résultats trompeurs en termes de scores de risque polygénique.
Les chercheurs ont sélectionné des scores de risque polygénique pour 10 problèmes de santé courants, notamment le cancer du sein, le cancer de la prostate, les maladies rénales chroniques, les maladies coronariennes, l’asthme et le diabète. Les scores de risque polygénique sont particulièrement utiles pour évaluer le risque d’affections résultant d’une combinaison de plusieurs facteurs génétiques, comme c’est le cas pour les 10 affections sélectionnées. Bon nombre de ces problèmes de santé sont également associés à des disparités en matière de santé.
Les chercheurs ont rassemblé des cohortes ancestrales diverses provenant du Nous tous données, y compris les individus avec et sans chaque maladie. Les variantes génomiques représentées dans ces cohortes ont permis aux chercheurs de recalibrer les scores de risque polygénique pour les individus d’ascendance non européenne.
Avec les scores optimisés, les chercheurs ont analysé le risque de maladie pour un groupe ancestralement diversifié de 2 500 individus. Environ 1 participant sur 5 présentait un risque élevé de contracter au moins une des 10 maladies.
Plus important encore, ces participants variaient considérablement selon leurs origines ancestrales, ce qui montre que les scores de risque polygénique recalibrés ne sont pas biaisés en faveur des personnes d’ascendance européenne et sont efficaces pour toutes les populations.
« Notre modèle augmente fortement la probabilité qu’une personne se trouvant à l’extrémité à haut risque de la distribution reçoive un résultat à haut risque, quelle que soit son ascendance génétique », a déclaré le Dr Lennon. « La diversité des Nous tous L’ensemble de données était essentiel pour notre capacité à y parvenir.
Cependant, ces scores optimisés ne peuvent pas à eux seuls remédier aux disparités en matière de santé. « Les résultats du score de risque polygénique ne sont utiles qu’aux patients qui peuvent prendre des mesures pour prévenir la maladie ou la détecter rapidement, et les personnes ayant moins accès aux soins de santé auront également du mal à bénéficier des activités de suivi recommandées, telles que des dépistages plus fréquents », a déclaré le Dr … Lennon.
Néanmoins, ces travaux constituent une étape importante vers l’utilisation systématique des scores de risque polygénique en clinique au bénéfice de tous. Les 2 500 participants à cette étude ne représentent qu’un premier aperçu de l’amélioration des scores de risque polygénique. Le réseau de dossiers médicaux électroniques et de génomique (eMERGE) du NIH poursuivra cette recherche en inscrivant un total de 25 000 participants issus de populations ancestrales diverses dans la prochaine phase de l’étude.
