UNIL-CHUV: avancée majeure en analyse génétique des maladies

Dans le jargon des généticiens, un marqueur génétique consiste en une variation du code d'ADN aisément détectable. Ces marqueurs sont utilisés en cartographie génétique pour détecter l'origine de certaines maladies ou la variation de traits normaux (p. ex. la taille humaine). Il existe différentes sortes de marqueurs, dont le SNP, acronyme pour «single-nucleotide polymorphism», en français polymorphisme nucléotidique. Un SNP est une variation entre individus d'une seule paire de bases - les lettres qui composent le génome. Avec environ un SNP toutes les 300 paires de bases sur les 3 milliards que compte le génome humain, ce type de variation représente la majorité de l'ensemble de la variation génétique humaine.De la variation génétique aux maladiesDepuis près de sept ans, Zoltán Kutalik s'intéresse tout particulièrement au développement de nouvelles méthodes statistiques dans l'analyse du génome humain. «Les progrès technologiques actuels en matière de marqueurs permettent de détecter simultanément des millions de SNPs chez des dizaines de milliers d'individus, détaille le chercheur. Certains de ces SNPs sont associés à des maladies ou à des différences de phénotypes normaux, tels que l'indice de masse corporelle ou la taille humaine». En d'autres termes, l'objectif visé par le groupe lausannois est d'identifier les SNPs de notre génome associés aux maladies ou phénotypes normaux. Au cours des dernières années, cette approche a déjà permis de révéler des centaines de variants génétiques associés à un large spectre de pathologies.L'effet combiné de multiples marqueurs génétiques par gèneLa plupart des scientifiques tendent à vouloir identifier un «super marqueur» fortement associé à une pathologie. «Cette approche revêt toutefois ses limites lorsque l'on sait qu'une maladie peut être le résultat d'une multitude de marqueurs génétiques sur un même gène», met en garde Zoltán Kutalik. Un phénomène baptisé hétérogénéité allélique et dont les études actuelles ne tiennent pas vraiment compte en raison d'un manque de méthodologie appropriée.Pour pallier ce manque, l'équipe du Département de génétique médicale de l'UNIL-CHUV, en collaboration avec Georg Ehret, chef de clinique scientifique en cardiologie aux HUG (Département de médecine interne des spécialités de l'UNIGE), a élaboré une méthode statistique inédite appelée «association génétique multi-marqueurs». Celle-ci permet d'identifier la combinaison optimale de multiples SNPs, abrégée 'multi-SNPs', pour chaque région génétique et de l'associer au phénotype d'intérêt. «Nous avons mis en pratique notre méthode pour des analyses d'association génétique impliquant plus de 100'000 individus et se concentrant sur des caractéristiques anthropométriques telles que la taille humaine ou l'indice de masse corporelle», poursuit le bio-statisticien.Mieux comprendre les voies qui nous rendent tous différentsA la clé: plusieurs douzaines de régions génétiques avec de multiples signaux d'association indépendants. «Les multi-SNPs issus d'une même région et identifiés grâce à notre nouvelle méthodologie se révèlent être plus étroitement associés au phénotype d'intérêt que n'importe quel SNP pris individuellement. Notre outil devrait ainsi faciliter les expériences futures visant à élucider les voies qui influencent des maladies», conclut Zoltán Kutalik.