En analysant des millions de petites différences génétiques dans le génome d’une personne, les chercheurs peuvent calculer un score de risque polygénique pour estimer les chances qu’une personne développe une certaine maladie au cours de sa vie. Au cours de la dernière décennie, les scientifiques ont développé ces scores de risque pour des dizaines de maladies, notamment les maladies cardiaques, les maladies rénales, le diabète et le cancer, dans l’espoir que les patients pourraient un jour utiliser ces informations pour réduire tout risque accru de maladie. Mais déterminer si ces tests fonctionnent efficacement dans toutes les populations et comment ils peuvent guider la prise de décision clinique a été un défi.
Aujourd’hui, une équipe de chercheurs du Broad Institute du MIT et de Harvard, en collaboration avec 10 centres médicaux universitaires à travers les États-Unis, a mis en œuvre 10 de ces tests pour les utiliser dans la recherche clinique. Dans une étude publiée dans Médecine naturelle, l’équipe a expliqué comment elle a sélectionné, optimisé et validé les tests pour 10 maladies courantes, notamment les maladies cardiaques, le cancer du sein et le diabète de type 2. Ils ont également calibré les tests pour les utiliser chez des personnes d’ascendance non européenne.
Les scientifiques ont travaillé en collaboration avec le réseau national de dossiers médicaux électroniques et de génomique (eMERGE), financé par l’Institut national de recherche sur le génome humain, pour étudier comment les données génétiques des patients peuvent être intégrées à leurs dossiers médicaux électroniques afin d’améliorer les soins cliniques et les résultats de santé. . Les 10 centres médicaux collaborateurs font partie du projet et recrutent 25 000 participants, tandis que les chercheurs du Broad Clinical Labs, une filiale du Broad Institute, effectuent les tests de score de risque polygénique pour ces participants.
Il y a eu de nombreuses conversations et débats en cours sur les scores de risque polygénique ainsi que sur leur utilité et leur applicabilité en milieu clinique. Avec ce travail, nous avons fait les premiers pas vers la démonstration de la force et de la puissance potentielles de ces scores auprès d’une population diversifiée. Nous espérons qu’à l’avenir, ce type d’informations pourra être utilisé en médecine préventive pour aider les gens à prendre des mesures qui réduisent leur risque de maladie. »
Niall Lennon, directeur scientifique de Broad Clinical Labs, scientifique de l’institut de Broad et premier auteur du nouvel article
Quel est le score?
La plupart des scores de risque polygénique ont été développés sur la base de données génétiques provenant en grande partie de personnes d’ascendance européenne, ce qui soulève la question de savoir si les scores sont applicables aux personnes d’autres ascendances.
Pour optimiser les scores de risque polygénique pour une diversité de personnes, Lennon et ses collègues ont d’abord parcouru la littérature à la recherche de scores de risque polygénique testés chez des personnes d’au moins deux ascendances génétiques différentes. Ils ont également recherché des scores indiquant un risque de maladie que les patients pourraient réduire grâce à des traitements médicaux, un dépistage et/ou des changements de mode de vie.
« Il était important que nous ne donnions pas aux gens des résultats contre lesquels ils ne pouvaient rien faire », a déclaré Lennon.
L’équipe a sélectionné 10 conditions sur lesquelles se concentrer pour les scores de risque polygénique : fibrillation auriculaire, cancer du sein, maladie rénale chronique, maladie coronarienne, hypercholestérolémie, cancer de la prostate, asthme, diabète de type 1, obésité et diabète de type 2.
Pour chaque condition, les chercheurs ont identifié les points exacts du génome qu’ils analyseraient pour calculer le score de risque. Ils ont vérifié que toutes ces taches pouvaient être génotypées avec précision, en comparant les résultats de leurs tests avec des séquences du génome entier provenant de l’échantillon de sang de chaque patient.
Enfin, les chercheurs voulaient que les scores de risque polygénique fonctionnent sur différentes ascendances génétiques. Ils ont étudié comment les variantes génétiques diffèrent d’une population à l’autre en analysant les données du programme de recherche All of Us des National Institutes of Health, qui collecte des informations sur la santé d’un million de personnes d’horizons divers à travers les États-Unis. L’équipe a utilisé ces informations pour créer un modèle permettant de calibrer un le score de risque polygénique d’une personne en fonction de son ascendance génétique.
« Nous ne pouvons pas corriger tous les biais dans les scores de risque, mais nous pouvons garantir que si une personne appartient à un groupe à haut risque de maladie, elle sera identifiée comme étant à haut risque, quelle que soit son ascendance génétique. » » expliqua Lennon.
Une fois cette optimisation terminée, l’équipe de Lennon de Broad Clinical Labs s’est retrouvée avec 10 tests qu’elle utilise désormais pour calculer les scores de risque pour les 25 000 personnes inscrites à l’étude eMERGE. Avec leurs collaborateurs d’eMERGE, ils prévoient également des études de suivi détaillées pour analyser comment les scores de risque polygénique pourraient influencer les soins de santé des patients.
« En fin de compte, le réseau veut savoir ce que cela signifie pour une personne de recevoir des informations indiquant qu’elle court un risque élevé de contracter l’une de ces maladies », a déclaré Lennon.
