{"id":11385,"date":"2025-11-05T18:00:01","date_gmt":"2025-11-05T17:00:01","guid":{"rendered":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/deux-methodes-principales-de-decouverte-de-genes-revelent-des-aspects-complementaires-de-la-biologie\/"},"modified":"2025-11-05T18:00:04","modified_gmt":"2025-11-05T17:00:04","slug":"deux-methodes-principales-de-decouverte-de-genes-revelent-des-aspects-complementaires-de-la-biologie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rvh-synergie.org\/actualites\/deux-methodes-principales-de-decouverte-de-genes-revelent-des-aspects-complementaires-de-la-biologie\/","title":{"rendered":"Deux m\u00e9thodes principales de d\u00e9couverte de g\u00e8nes r\u00e9v\u00e8lent des aspects compl\u00e9mentaires de la biologie"},"content":{"rendered":"
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Les deux principales approches pour d\u00e9couvrir les g\u00e8nes des maladies r\u00e9v\u00e8lent des aspects distincts de la biologie, selon une nouvelle \u00e9tude. Bien que les deux m\u00e9thodes soient largement utilis\u00e9es, la recherche a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 qu\u2019elles identifient diff\u00e9rents g\u00e8nes ayant des implications majeures pour le d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments.<\/p>\n

Publi\u00e9 dans Nature<\/i>l’\u00e9tude porte sur le g\u00e9nome humain, qui contient des milliers de g\u00e8nes qui fournissent des instructions pour la fabrication des prot\u00e9ines, ainsi que de l’ADN r\u00e9gulateur qui contr\u00f4le le moment o\u00f9 les g\u00e8nes s’activent.<\/p>\n

La nouvelle enqu\u00eate adopte une vision \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du g\u00e9nome de la fa\u00e7on dont de petites diff\u00e9rences d\u2019ADN \u2013 appel\u00e9es variantes \u2013 peuvent influencer des caract\u00e9ristiques telles que la taille, la couleur des cheveux et le risque de maladie.<\/p>\n

Dirig\u00e9s par des chercheurs de NYU Langone Health, de l’Universit\u00e9 de Stanford, de l’UC San Francisco et de l’Universit\u00e9 de Tokyo, les nouveaux travaux ont analys\u00e9 deux m\u00e9thodes principales utilis\u00e9es pour d\u00e9terminer comment les diff\u00e9rences g\u00e9n\u00e9tiques influencent la biologie des maladies.<\/p>\n

Il s\u2019agit d\u2019\u00e9tudes d\u2019association pang\u00e9nomique (GWAS), qui testent les variantes communes du g\u00e9nome (dans les g\u00e8nes et les r\u00e9gions r\u00e9gulatrices) pour trouver celles li\u00e9es \u00e0 la maladie, et de tests de charge, qui se concentrent sur des variantes rares qui modifient les prot\u00e9ines.<\/p>\n

En analysant les r\u00e9sultats du GWAS et des tests de charge pour 209 traits de la biobanque britannique, qui contient des donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9tiques provenant de centaines de milliers de personnes, les chercheurs ont d\u00e9couvert que les tests de charge identifient les g\u00e8nes qui affectent principalement la maladie \u00e9tudi\u00e9e, avec peu d’effet sur les autres traits, tandis que le GWAS peut identifier \u00e0 la fois ces g\u00e8nes sp\u00e9cifiques \u00e0 la maladie et les g\u00e8nes qui influencent de nombreuses maladies et processus biologiques.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Notre \u00e9tude explique pourquoi les m\u00e9thodes produisent des r\u00e9sultats diff\u00e9rents et pourquoi les deux sont biologiquement importantes\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Hakhamanesh Mostafavi, Ph.D., co-auteur principal de l’\u00e9tude, professeur adjoint au D\u00e9partement de sant\u00e9 de la population et au Centre de g\u00e9n\u00e9tique humaine et de g\u00e9nomique, \u00e0 la NYU Grossman School of Medicine.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Ces r\u00e9sultats apportent une nouvelle clart\u00e9 sur ce que les d\u00e9couvertes g\u00e9n\u00e9tiques r\u00e9v\u00e8lent sur le risque de maladie et sur la mani\u00e8re dont elles devraient \u00eatre utilis\u00e9es dans des applications telles que le d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments.\u00a0\u00bb<\/p>\n

Une nouvelle approche est n\u00e9cessaire<\/h2>\n

Les scientifiques utilisent depuis longtemps GWAS pour rechercher de vastes ensembles de donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9tiques afin de trouver des g\u00e8nes associ\u00e9s \u00e0 des maladies. Les r\u00e9sultats ont toutefois \u00e9t\u00e9 confus, car les GWAS impliquent g\u00e9n\u00e9ralement des centaines de g\u00e8nes par maladie, ce qui rend difficile de savoir lesquels sont r\u00e9ellement importants.<\/p>\n

Plus r\u00e9cemment, gr\u00e2ce aux biobanques massives, les tests de charge sont devenus suffisamment puissants pour r\u00e9v\u00e9ler une image diff\u00e9rente : beaucoup moins de g\u00e8nes, plus interpr\u00e9tables, li\u00e9s aux m\u00eames maladies. Cela a soulev\u00e9 la question de savoir laquelle refl\u00e8te le mieux la biologie de la maladie et pourquoi.<\/p>\n

Les chercheurs ont d\u00e9couvert qu’une des principales raisons expliquant la diff\u00e9rence entre les r\u00e9sultats des deux tests est que les g\u00e8nes varient en termes de nombre de caract\u00e9ristiques (par exemple, la taille ou les maladies cardiaques) ou de processus biologiques qu’ils affectent. Certains g\u00e8nes influencent principalement un trait, tandis que d\u2019autres affectent plusieurs traits simultan\u00e9ment.<\/p>\n

Les variantes qui perturbent gravement ces g\u00e8nes \u00ab multi-traits \u00bb ont de vastes cons\u00e9quences et sont supprim\u00e9es par l\u2019\u00e9volution car elles rendent souvent plus difficile la survie ou la reproduction. Cela signifie qu\u2019ils se retrouvent chez moins de personnes et sont donc plus difficiles \u00e0 d\u00e9tecter par les tests de charge.<\/p>\n

En revanche, GWAS peut toujours trouver ces g\u00e8nes car les variantes r\u00e9gulatrices de l’ADN affectent souvent l’activit\u00e9 des g\u00e8nes de mani\u00e8re plus limit\u00e9e, permettant \u00e0 ces variantes d’\u00e9chapper \u00e0 l’\u00e9limination \u00e9volutive.<\/p>\n

Les auteurs de l’\u00e9tude proposent que deux caract\u00e9ristiques g\u00e9n\u00e9tiques soient essentielles \u00e0 la priorisation id\u00e9ale des g\u00e8nes par rapport \u00e0 tout risque ou trait de maladie. Le premier est \u00ab l\u2019importance \u00bb : dans quelle mesure un g\u00e8ne affecte la maladie s\u2019il est perturb\u00e9. La seconde est la \u00ab sp\u00e9cificit\u00e9 \u00bb d\u2019un trait : si un g\u00e8ne affecte principalement une maladie ou plusieurs traits. Comprendre ces deux caract\u00e9ristiques aiderait les chercheurs \u00e0 identifier les meilleures cibles th\u00e9rapeutiques et \u00e0 anticiper les effets secondaires potentiels.<\/p>\n

Une d\u00e9couverte connexe concernait la valeur p, une mesure standard permettant de d\u00e9terminer si un r\u00e9sultat d’\u00e9tude, y compris celui d’un GWAS ou d’un test de charge, peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme \u00ab r\u00e9el \u00bb ou s’il est plut\u00f4t susceptible de s’\u00eatre produit par hasard.<\/p>\n

De mani\u00e8re frappante, l’\u00e9tude montre que les valeurs p du GWAS et des tests de charge sont un mauvais indicateur de l’importance d’un g\u00e8ne. Cela est important car l\u2019identification de g\u00e8nes importants peut r\u00e9v\u00e9ler quels processus biologiques sont au c\u0153ur de la biologie des maladies.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nos r\u00e9sultats ne signifient pas que le GWAS et les tests de charge manquent d’informations utiles pour d\u00e9duire l’importance des g\u00e8nes\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Mostafavi. \u00ab\u00a0Ils n’ont tout simplement pas \u00e9t\u00e9 interpr\u00e9t\u00e9s de cette mani\u00e8re auparavant. Nous pensons que de nouvelles m\u00e9thodes sont n\u00e9cessaires pour d\u00e9duire cette caract\u00e9ristique g\u00e9n\u00e9tique biologique cl\u00e9.\u00a0\u00bb<\/p>\n

\u00c0 l\u2019avenir, l\u2019\u00e9quipe a commenc\u00e9 \u00e0 d\u00e9velopper des m\u00e9thodes pour hi\u00e9rarchiser les g\u00e8nes par importance. Le GWAS ou les tests de charge n\u2019ont pas \u00e0 eux seuls suffisamment de puissance pour estimer avec pr\u00e9cision dans quelle mesure chaque g\u00e8ne affecte la maladie. Mais en combinant ces r\u00e9sultats avec les donn\u00e9es exp\u00e9rimentales en croissance rapide d\u00e9crivant ce que chaque g\u00e8ne fait \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur des cellules, affirment les auteurs, les m\u00e9thodes d\u2019apprentissage automatique peuvent trouver des mod\u00e8les partag\u00e9s entre les g\u00e8nes et am\u00e9liorer les estimations.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Ce serait r\u00e9volutionnaire car cela nous permettrait d’exploiter toutes les donn\u00e9es exp\u00e9rimentales au niveau cellulaire pour en apprendre davantage sur les caract\u00e9ristiques au niveau humain, identifier les g\u00e8nes de maladie les plus importants et rationaliser le d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le co-auteur principal Jeffrey Spence, Ph.D., professeur adjoint \u00e0 l’Universit\u00e9 de Californie \u00e0 San Francisco.<\/p>\n

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Depuis plus de dix ans, j'explore et rapporte les histoires poignantes des individus confront\u00e9s \u00e0 ces d\u00e9fis, tout en sensibilisant le public aux traitements novateurs et aux progr\u00e8s scientifiques dans ce domaine. 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