Les chercheurs de l'Academia Sinica ont développé les premiers modèles de score de risque polygénique (PRS) spécifiques à une population pour les personnes d'ascendance chinoise Han, obtenant ainsi une précision sans précédent dans la prévision des risques de maladies courantes telles que le diabète, les maladies cardiaques et les maladies auto-immunes. L'étude, publiée dans Nature le 15 octobre 2025, a analysé les données génomiques et de santé de plus d'un demi-million de participants taïwanais à la Taiwan Precision Medicine Initiative (TPMI) et démontre le potentiel transformateur de la génétique spécifique à l'ascendance pour améliorer la médecine de précision en Asie de l'Est.
Sommaire
Libérer la diversité des populations dans la recherche génomique
Les scores de risque polygénique combinent les effets de millions de variantes génétiques pour estimer la probabilité qu'un individu développe des maladies complexes. Cependant, la plupart des modèles PRS existants ont été construits à partir d’études sur des populations d’ascendance européenne, ce qui entraîne une précision réduite lorsqu’ils sont appliqués à d’autres. Pour combler cette lacune, les scientifiques du TPMI ont mené à ce jour la plus grande étude d'association pangénomique (GWAS) d'individus chinois Han, analysant 695 maladies et 24 traits quantitatifs chez 463 447 participants. L'équipe a identifié 2 656 associations génétiques indépendantes, dont 95 variantes non signalées auparavant, et a constaté que les risques génétiques expliquent collectivement jusqu'à 10,3 pour cent de la variation totale de l'état de santé de la population taïwanaise.
« Ce projet marque une étape importante pour la médecine de précision en Asie de l'Est », a déclaré la Dre Cathy S.-J. Fann, auteur correspondant principal à l’Institut des sciences biomédicales, Academia Sinica. « En intégrant des données génomiques et cliniques à grande échelle, nous construisons des modèles prédictifs qui reflètent véritablement la véritable architecture génétique de notre population. »
Prédiction améliorée des maladies grâce à des modèles spécifiques à une population
À l’aide d’algorithmes de pointe tels que LDpred2 et PRSmix+, les chercheurs ont développé et validé des modèles PRS pour des centaines de maladies, atteignant des valeurs d’aire sous la courbe (ASC) supérieures à 0,8 pour la spondylarthrite ankylosante et autour de 0,7 pour le psoriasis, la fibrillation auriculaire, la polyarthrite rhumatoïde et le diabète de type 2. Lorsqu'elle est appliquée à des cohortes indépendantes de la Taiwan Biobank, de la UK Biobank et du All of Us Project, la PRS dérivée du TPMI a systématiquement surpassé les modèles formés sur des données européennes pour les populations d'Asie de l'Est.
« Nos résultats montrent comment la prévision des risques développée localement peut améliorer considérablement la précision des soins de santé », a ajouté le Dr Hung-Hsin Chen, premier auteur correspondant à l'Institut des sciences biomédicales de l'Academia Sinica.
Architecture génétique partagée entre les maladies
Les analyses des corrélations génétiques ont révélé trois groupes majeurs de traits – cardiométaboliques, auto-immuns/infectieux et liés aux reins – suggérant des mécanismes biologiques partagés (voir la figure 4 de l'article). Les modèles PRS multitraits ont encore amélioré les performances prédictives, en particulier pour les maladies cardiométaboliques, où la variance expliquée a été multipliée par 1,77.
Nouvelles connaissances sur l’hépatite B et les maladies immunitaires
Tirant parti de l'épidémiologie unique de l'hépatite B (VHB) à Taiwan, l'équipe a également identifié 19 nouveaux loci génétiques associés à l'infection par le VHB et a découvert des corrélations génétiques inverses entre le VHB et les maladies auto-immunes telles que le syndrome de Sjögren, le psoriasis et le lupus érythémateux disséminé. Ces résultats mettent en évidence comment des ensembles de données spécifiques à une population peuvent découvrir des interactions gène-environnement invisibles dans les cohortes européennes, offrant ainsi de nouvelles informations sur la susceptibilité aux infections et la régulation immunitaire.
Vers une médecine de précision équitable
Les chercheurs soulignent que la diversité génétique est essentielle à une santé mondiale équitable. Bien qu'ils représentent près d'un quart de la population mondiale, les peuples d'Asie de l'Est représentent moins de 4 % des participants aux études génomiques antérieures. En rendant les données TPMI disponibles pour la recherche, l’équipe espère inspirer des efforts similaires dans le monde entier.
« La médecine de précision devrait servir tout le monde, pas seulement les populations les plus étudiées », a déclaré le Dr Chen. « Notre travail offre un modèle permettant à d'autres pays de développer des cadres de prévision des risques spécifiques à la population. »
