4 - AMPCfusion

UE11 – PARCOURS 4 –
Pharmaco/Physio – cours n°2
02/03/16
Alexandre Alcaïs
[email protected]
RT : Benjamin CORSIA / Lucie
COUMAR
RL : Marie Adeline MIGEON
A Survival Kit to Genetic Epidemiology
Plan :
Le prof n’a pas suivi de plan particulier mais plutôt répondu à des
questions pour expliquer les différentes méthodes.
① Les facteurs génétiques jouent-ils un rôle ?
→ Observations épidémiologiques
② Quelle est leur nature ?
→ Analyse de ségrégation
③ Quelle est la position chromosomique ?
→ Analyse de liaison
④ Quel est le variant causal ?
→ Etude d’association
⑤ Quelle est la fonction ?
Mot du RT
C’est surtout un cours de réflexion (le prof énonce beaucoup d’exemples) : en gros, le plus
important est le tableau en fin de chapitre sur les différentes études.
Message du cours : Si on croit en quelque chose, il faut foncer !
Mot du RL
Le prof a surtout essayé, pendant le cours, de nous transmettre sa passion pour la génétique et
la recherche, plus qu’à nous donner des notions très précises sur les différentes études
génétiques.
Les questions au partiel seront du style : je cherche telle information, quelle est la meilleure
étude à réaliser ? Est-ce que j’ai besoin d’un séquençage ou non ? Vaut-il mieux travailler sur
des familles ou non ?
Donc je vous conseille de peut être reprendre les cours de génétique UE3 du début de l’année,
où on en parle de façon un peu plus précise …
Objectif du cours : avoir une vue aérienne des outils dont on dispose et des idées associées  si
je me pose telle question, comment y répondre, de quels outils ai-je besoin, quel coût, est-ce que
ces outils fonctionnent... ?
Le modèle est le suivant : pour une question posée, on dispose de données pour y répondre,
données qu'il faudra analyser, en sachant que la réponse apportée sera limitée par l'état actuel
des connaissances.
Idée de base : pourquoi parler de la génétique dans la pharmacologie, dans les pathologies...
Pourquoi la génétique est-elle aussi importante dans ces domaines ?
Introduction
Courbe illustrant la survie des populations en fonction de l'âge au décès et des différentes
époques de l'humanité (paléolithique <10 000 ans avant J.C. ; néolithique : 3000 ans avant J.C.)
L'élément frappant sur ces courbes est le fait que, du Paléolithique (< 10000 avt J.C.) jusqu'à
Liverpool (1860), la plupart des sujets mourraient très jeunes.
Les courbes sont en effet similaires entre ces deux époques, ce qui signifie qu'en 25000 ans, la
survie n'a globalement pas changé : la nature “sacrifiait” avant l'âge 10 ans 50% des individus, et
optimisait ainsi la survie de la génération suivante, adaptant le génome aux conditions
environnementales.
Il existe une grande variabilité, puisque la moitié des individus décédait avant 10 ans tandis
que l'autre survivait.
Il convient donc de se poser les questions : pourquoi cette variabilité ? peut-on l'expliquer ?
En pharmacogénétique, on considère que la génétique de l'être humain n'a pas été modelé pour
répondre de façon optimale à la situation (en l'occurrence l'utilisation de médicaments).
Il apparaît donc peu probable de ne pas avoir d'effets indésirables secondaires à l'administration
de médicaments, la plupart d'entre eux étant des molécules de synthèse (exception faite de
l'Aspirine issue du saule) ; il semble impossible que l'être humain ait été adapté à la prise de
médicaments au cours des 20 000 dernières années.
Par exemple, pour traiter la lèpre, on administre un médicament, la Dapsone, dont certains
sujets sont décédés alors qu'ils ne mourraient pas nécessairement de la lèpre. On a par la suite
trouvé un variant allélique qui augmentait considérablement le risque de décès suite à la prise
du traitement.
Pour revenir à la courbe, on observe donc qu'il ne se passe globalement rien pendant 20 000
ans, la moitié de la population meurent avant l'âge de 10 ans etc...
Puis vers 2000 (courbe rouge UK), on observe un changement considérable, puisque 99% des
individus vivent jusqu'à 60 ans. Il semble impossible qu'en l'espace de 100 ans la génétique soit
en cause d’un tel changement.
Il s'agit d'autres éléments qui ont impacté les causes de mortalité (découverte des microbes, de
l'hygiène, les vaccins, antibiotiques, antiviraux etc). L'impact des découvertes non
spécifiquement génétiques est donc très important.
On constate également que la courbe jaune (Liverpool, 1860) qui précède la rouge de seulement
140 ans, dresse un état de la survie similaire à celui du paléolithique. C'est la découverte
pendant ces quelques années de l'hygiène, de l'infection par les microorganismes à l'origine de
maladies ainsi que l'histoire de la médecine en générale qui ont entrainé cette amélioration.
Un autre argument en faveur de cette hypothèse est le fait que le Mozambique (courbe violette),
à la même époque (2000), présente un taux de survie proche de ce qu'on observait autrefois (10
à 20% de la population décède avant l'âge de 10 ans), associé à un moins bon accès aux soins,
l'absence de vaccinations systématisées etc.
Tout ça pour dire que la le gain de survie observé ces 100 dernières années n'est sûrement pas
dû à des modifications génétiques mais à la compréhension des maladies, aux traitements, à la
connaissance de façon générale, acquise dans le but de diminuer la mortalité.
I. La variabilité en pharmacogénétique
A. Introduction à la variabilité en pharmacogénétique
En pharmacogénétique, on est plus souvent face à des phénotypes moins extrêmes que la mort,
et on observe toujours de la variabilité entre les individus (que ce soit entre frères et sœurs
ou individus avec des habitudes alimentaires différentes par ex), notamment vis-à-vis de
l'administration de médicaments.
La courbe ci-dessus présente la concentration plasmatique d'un médicament (signe d'efficacité
ou de toxicité) en fonction du temps, pour différents individus à qui on a donné la même dose.
Il s'agit de constater à nouveau la variabilité (le sujet vert n'est a priori pas fondamentalement
différent du violet et pourtant présente un profil de concentration complètement différent)
qu'on explique par l'existence dans la population (on peut tous être classés dans ces catégories)
de métaboliseur lent, médian ou ultrarapide, et en fonction de ça, on aura des concentrations
plasmatiques plus ou moins importantes suite à l'administration du médicament, qui se
traduiront par une efficacité thérapeutique, une absence d'effet ou une toxicité.
Remarque : Il existe, en plus de la variabilité dans la réponse au médicament, une variabilité du
temps de traitement pour une pathologie donnée : on traite une lèpre sur une période d'un an,
une tuberculose pendant 6 mois. Ces éléments peuvent avoir de l'importance pour l'observance
du traitement (par ex, si le ttt antituberculeux entraîne des démangeaisons, le patient aura
tendance à l'arrêter avant les 6 mois et pourra transmettre le germe à son entourage).
Autre question importante : pourquoi face à un microbe, certaines personnes ne seront pas
infectées, d'autres le seront sans développer de forme active, d'autre vont développer des
formes actives plus ou moins sévères ; parmi ceux qui seront traités, certains vont avoir des
effets indésirables très importants, d'autres non etc. Il y a une variabilité qu'on voudrait
comprendre.
Qu'est-ce qui explique le fait qu'on va avoir des effets secondaires ou une pharmacocinétique
différente ?
D'abord des éléments relatifs au médicament : le principe actif, les excipients, la galénique, le
mode d’administration.
Au niveau de l'individu, des facteurs non génétiques (interaction médicamenteuse ou avec
l’alimentation par ex), personne âgée donc dose plus faible (car considéré comme insuffisant
rénal et hépatique).
Ce qui nous intéresse véritablement ce sont les facteurs génétiques spécifiques d'un individu
donné : est-ce que tel individu, qui va recevoir le traitement, a tel profil génétique qui le rend
susceptible de présenter des effets indésirables majeurs ou au contraire résistant au traitement
malgré l'augmentation des doses ?
B. Modèles expérimentaux
Chez la souris, il est facile de concevoir des expériences : on contrôle la molécule, le mode
d'administration, l'environnement (température ambiante, couleur de la cage...) et le fond
génétique puisqu'on peut ajouter ou invalider un gène (gènes KO).
Donc dans le concept c'est simple d'élaborer l'expérience pour tester l'hypothèse. Il existe
néanmoins des problèmes pratique, notamment celui de l'environnement naturel : un gène
possède en effet un environnement naturel et il ne s'exprimera pas de la même manière dans un
autre environnement.
Par exemple, si on capture une souris sauvage mâle et qu'on la met dans un environnement avec
des souris sauvages femelles, celles-ci vont se mettre à disposition du mâle pour la reproduction,
alors qu'aucune autre information excepté le génome n'est présente.
Si maintenant on prend une souris modifiée génétiquement et qu'on la met en cage avec d'autres
souris sauvages, la souris modifiée va se faire massacrer par les autres, parce qu'elle est
différente génétiquement.
Autre cas : dans le cadre de la lèpre on teste le récepteur de la dopamine chez des souris KO pour
le gène codant le récepteur : les souris hétérozygotes sont normales, mais les homozygotes sont
incontrôlables, surexcitées… donc on ne peut pas travailler dessus.
Il s'agit de garder à l'esprit que les modèles expérimentaux ont leurs limites, même si sur le
papier l'expérience paraît adaptée et faisable.
On a tout de même pu démontrer chez la souris que, chaque fois qu'il existait réponse
particulière à une forme d'agression (administration d'une molécule ou ingestion d'un aliment)
il existait un ou des gènes qui jouaient un rôle majeur dans la variabilité entre les souris.
C. Variabilité en pharmacogénétique chez l'Homme
Chez l'homme on ne peut pas faire ce type d'expérience mais on dispose d'expériences que “la
nature” fait pour nous... (chaque naissance est une expérience, il existe de mutations des novo
tous les 10 millions de pb qui font qu'on s'adapte mieux ou pas)
Mot du prof : L'observation est donc capitale. Il faut observer ce qui nous entoure : j'observe que
tel individu a tel phénotype, tel patient qui a pris telle molécule et a eu tels effets...
De là on peut être marqué par des choses atypiques et l'intuition rentre en jeu.
Il faut ouvrir les yeux, observer, regarder, et être surpris, ne pas être dans la routine.
C'est aussi valable pour la pratique médicale.
On accumule des connaissances scientifiques sans le savoir et quand un truc anormal passe on
s'en rend compte.
Phénotype
Rare
Commun
Causalité
monogénique
complexe
Taille
petite
large
Outils
Génétique
mendélienne
Génétique épidémiologique
Donc la nature fait des expériences pour nous, et on doit distribuer (c'est artificiel) les
observations en 2 groupes :
-le phénotype est extrêmement rare (ex : administration du vaccin BCG et on en meurt)
-le phénotype est fréquent (ex: même vaccin mais développe une tuberculose pulmonaire)
Il existe donc 2 façons de concevoir le phénotype.
Le phénotype apparaît comme essentiel, l'ensemble des travaux se baseront dessus par la
suite, donc c'est primordial d'avoir confiance en l'observation/mesure qui en est faite.
On distingue (de façon artificielle) un phénotype rare et un phénotype commun.
Pour un phénotype rare on fait l'hypothèse qu’il est monogénique : il y a une rupture de
fonction dans un gène donné, qui est violente et directement en cause dans la pathologie.
Cette mutation va donner la pathologie. Dans ce genre de cas, on a besoin de très peu
d'individus (la mutation étant rare de toute façon), car chaque individu contient une
information “colossale” (ex : il lui manque la moitié du génome...)
C'est la génétique mendélienne : on part du principe que, le phénotype étant extrême, la cause
génétique sous-jacente doit être très forte et monogénique, car le phénotype est commun aux
rares patients atteints (donc ne touche qu'un gène)
Inversement, pour les maladies communes, on imagine plus difficilement qu'une mutation rare
explique un phénotype fréquent (comme la tuberculose pulmonaire secondaire au BCG).
On suppose que la contribution génétique de l'hôte au phénotype fréquent (allergie à l'aspirine,
tuberculose pulmonaire) ne peut pas être une cause génétique violente, donc on s'attend à ce
que plusieurs gènes soient impliqués, pas avec des anomalies “fortes” type perte de
fonction mais plutôt anomalie du promoteur qui font qu'on a une quantité plus ou moins
importante de protéines.
Ici chaque individu possède peu d'information, on en prend donc beaucoup (plusieurs milliers),
en espérant qu'ils partagent les mêmes causes qu'on va pouvoir identifier. Individuellement ils
ont peu d'infos, ensemble ils en ont beaucoup.
C'est la génétique épidémiologique : on veut des variant relativement communs (10 à 20% de
la population) mais dont les effets fonctionnels sont difficiles à établir.
NB : Mendel est le fondateur de la génétique mendélienne. Galton a fondé la génétique
épidémiologique (il est l'origine de la théorie des maladies polygéniques)
Les deux ont vécu a la même époque mais n'ont jamais communiqué, et ces 2 disciplines ne se
sont jamais parlé jusqu'à peu en 90 où des labos ont commencé a travailler ensemble sur des
formes extrêmes et communes des mêmes pathologies, avec des outils différents... Maintenant la
coopération entre les deux fonctionne car l'information à disposition est la même : le génome
complet de l'individu.
Il semble impossible que le concept de maladie monogénique (mendélienne) soit réel car, pour
prouver qu'une maladie est due à l'altération d'un seul gène, il faudrait avoir à disposition un
être vivant doté d'un seul gène et dont la perte de fonction entraînerait le phénotype de la
pathologie. Or il n'existe aucune forme vivante dont le génome n'est fait que d'un gène, on ne
peut donc pas démontrer qu'une maladie soit monogénique.
Par exemple, la mucoviscidose est associée à la mutation du gène CFTR. On constate que, dans
une population d'individus atteints de la même mutation, certains décéderont à 10 ans et
d'autres vivront jusqu'à 30 voire 45 ans, alors qu'ils ont au départ la même mutation.
Donc la mutation crée la condition mais celle-ci peut être modulée de façon relativement
importante par autre chose.
Si on prend l'exemple d'une maladie plus fréquente, comme la tuberculose, on se rend compte
que 30% des enfants atteints ont une lésion “violente” dans un seul gène qui est l'origine de la
perte de fonction d'une protéine (interféron gamma) et donc d'un déficit.
C'est ce déficit qui entraînera le décès du patient suite à l'administration du vaccin BCG, si on ne
le traite pas par la suite en lui donnant des antibiotiques et surtout de l'interféron gamma.
C'est le même principe pour des maladies non-infectieuses comme le diabète de type 1
(insulino-dépendant): il ne s'agit pas de proscrire le sucre de l'alimentation mais de corriger le
fait que le patient ne puisse pas produire de l'insuline correctement.
Pour revenir aux maladies infectieuses, l'idée est de comprendre que, bien qu'il faille donner aux
patients des antibiotiques (infection bactérienne), il faut aussi s'interroger sur la raison pour
laquelle, sur une centaine de patients atteints de paludisme (par ex), 2 en meurent alors qu'ils
ont reçu le même traitement que les autres. (cause génétique sous-jacente)
II. Les études en pharmacogénétique
A. Schéma général de la démarche pharmacoépidémiologie
Schéma de la démarche en pharmaco-épidémiologie :
-on se demande s’il y a des facteurs génétiques impliqués dans une pathologie, en se basant
sur des observations épidémiologiques
-on tente de trouver la nature du facteur en cause (un gène muté ou plus ? mutation
dominante ou récessive ?) par des études de ségrégations
-on veut connaître la localisation sur le génome du composant génétique identifié : quel
chromosome, bras court ou bras long.… par une analyse de liaison
-et quand on a trouvé une région d'intérêt (on est certain de la localisation du gène en cause), on
regarde ses variants pour savoir s'il y avait ou non une sur-représentation de tel allèle etc par
des études d'associations, qui ne préjugent pas de la causalité entre la présence de l'allèle et la
maladie.
B. Les études épidémiologiques
Les études épidémiologiques :
-impliquent une variabilité entre les individus
-on remarque que dans certaines pathologies, les malades sont apparentés (frère et sœur, enfant
et parent), on parle de cluster familiaux, ce qui ne prouve pas nécessairement l'origine
génétique de la maladie mais constitue un argument en faveur d'un risque génétique
-risque de récurrence familiale (= risque de récurrence de la maladie au sein de la famille, la
littérature s'étant concentré sur les récurrences entre frères et sœurs) : risque de récurrence au
sein de la fratrie
Pour calculer ce risque, on recherche des individus atteints parmi les frères et sœurs des
patients initialement incorporés dans l'étude ; et parmi les contrôles, on recherche des frères et
sœurs qui ont développé la maladie.
On pose le rapport entre la prévalence de frère/sœur atteint parmi les individus malades et la
prévalence de frère/sœur atteint parmi les individus contrôles et on obtient le risque de
récurrence familial (facteur lambda) :
prévalence de frère-sœur atteint chez les cas
lambda = _______________________________________
prévalence de frère-sœur atteint chez les contrôles
Par exemple, pour la lèpre, le risque de récurrence est de 4 : cela signifie que si j'ai un frère ou
une sœur atteint de la lèpre, j'ai 4 fois plus de risque d'être infecté qu'un individu qui n'a pas de
frère ou sœur atteint (ne témoigne pas forcément du caractère génétique de la pathologie, dans
cet exemple on a évidemment plus de risque d'être infecté si on est exposé en permanence à la
pathologie parce qu'on vit avec quelqu'un d’infecté).
-les études de jumeaux : il s'agit contraster les monozygotes (vrais jumeaux) et les dizygotes
(faux jumeaux) : les monozygotes ont 100% de leur patrimoine génétique commun, les dizygotes
50%, comme les frères et sœurs.
Il est néanmoins intéressant de travailler avec des dizygotes car cela permet d'éliminer l'effet
cohorte : puisqu'ils sont nés en même temps, on ne peut pas dire que l'un est atteint et l'autre
non parce que les conditions environnementales ont changé entre temps (ex : tel frère est atteint
parce qu'à son époque on fumait et celui qui est né plus tard a évité cette exposition donc n'est
pas malade)
Remarque : c'est un outil très puissant mais peu utilisé en France car il n'existe pas de registre
des jumeaux (dans d'autres pays ça existe).
Il s'agit de regarder la concordance entre les jumeaux monozygotes et dizygotes ; on s'attend à
ce que les jumeaux monozygotes se ressemblent plus au niveau du phénotype de la pathologie
que les dizygotes, si la pathologie est effectivement d'origine génétique (c'est pour ça qu'on
retire des études les jumeaux concordants « non atteint/non atteint » car il sont trop fréquents)
Par exemple, pour la lèpre, on observe 60% de concordance chez les jumeaux monozygotes
(dans 60% des cas si un jumeau est atteint l'autre aussi) et seulement 20% chez les dizygotes,
donc 3 fois plus de ressemblances entre les vrais jumeaux qu'entre les faux jumeaux.
Il faut néanmoins garder à l'esprit qu'il s'agit d'un argument supplémentaire en faveur de
l'origine génétique de la pathologie et pas d'une preuve.
_______________________________________________________________________________________________________________
Et puis il y a les Etudes Adoptées (alors ça c’est encore plus difficile à reprendre). Dans les pays
scandinaves, n’importe qui peut demander l’identité de ses parents biologiques (s’ils sont
connus) car il existe un registre.
Ex : ce sont des enfants qui sont restés vivre avec leurs parents biologiques versus des enfants
qui ont été adoptés et qui ont vécu donc avec des parents non biologiques. On compare
finalement les pathologies qui sont survenues chez ces enfants, c’est-à-dire l’enfant va
développer un cancer → est-ce que ses parents biologiques ont développé ce cancer ou au
contraire ses parents adoptifs ? On s’aperçoit que dans les maladies cardiovasculaires c’est à peu
près 50-50 de contribution, dans le cancer c’est massivement environnemental et dans les
maladies infectieuses il y a un biais parce qu’on parle de la mortalité. On s’aperçoit également
que le risque est 5x plus grand si le parent biologique est mort de la tuberculose alors que
l’enfant vivait avec des parents adoptifs.
« La Guerre ça tue » … c’est un caractère, c’est donc comportemental or dans les caractères
comportementaux en psychiatrie, on a beaucoup de mal à trouver de la Génétique parce le
phénotype est mal défini. On n’y arrive pas et on ne sait pas ce qu’on doit trouver finalement.
Pour le prof, comme il y a agressivité massive, il y a donc une composante génétique forte (les
faibles meurent plus que les forts).
Une fois qu’on a les facteurs génétiques (on n’a pas besoin d’ADN pour tout ça), on fait des
ségrégations. On va voir des familles et on regarde comment ça ségrége grâce des arbres
(généalogique, phénotypique) que l’on constitue. On envoie le phénotypage au CNG (Centre
National de Génotypage). Ce qui est intéressant est de travailler sans ADN.
(Dominant = en général une copie est suffisante ou 2 copies / Récessif = avec un parent atteint)
La ségrégation complexe
On travaille sur la pharmacodynamie de la molécule M →
dépend de plusieurs éléments (ce qu’on mange, du
poids). On rentre dans la ségrégation dite complexe, ce
n’est pas parce que vous avez le variant que vous allez
développer la pathologie.
Parmi ceux qui ont ce génotype là, la plupart sont rapides
mais certains sont lents.
Il y a les phénocopies, l’environnement partagé (une
tablette de chocolat par jour → tu grossis), l’interaction
gène-environnement, plusieurs gènes en cause → d’où
ségrégation complexe (vous avez besoin des familles, des phénotypes mais pas d’ADN).
Le principe de l’analyse de ségrégation c’est de
spécifier un modèle qui est causal pour votre
pathologie.
Ex : Paracétamol → on fait de l’insuffisance
hépatite sévère. Pourquoi ?
Hypothèse : Ils sont tabagiques = Modèle : ceux
qui sont tabagiques développent une
insuffisance hépatique au paracétamol et
d’autres non → y (insuffisance hépatique) =
tabagisme (oui/non).
On calcule si on applique ce modèle aux données
ou non, on a une valeur à 800. Puis on teste un
autre modèle alcool + tabac, on a une valeur à 950 → ça explique mieux (rajouter quelque chose ne
peut jamais expliquer moins bien au pire c’est 0 et ça n’explique rien). Donc 950 d’insuffisants, on
fait un test pour savoir si la différence est significative, si elle l’est on garde le tabac. A la fin, on
aura testé un nombre important de modèles et on garde celui qui explique mieux les données.
Evidemment, c’est extrêmement limité car ne serait-ce que pour l’étape 1 déjà vous devez
spécifier un modèle causal donc vous ne pourrez jamais trouver quelque chose que vous n’avez
pas spécifié → on n’a pas de surprises on teste tous les modèles qu’on connaît et du coup pas de
modèle avec l’avantage d’avoir un hétérozygote où on se rend compte qu’il y avait une
pathologie où il y avait un hétérozygote (drépanocytose si hétérozygote, pas de développement
de drépanocytose).
Qu’est ce qu’il faut comme données ? Est-ce que ce qui ségrége dans la famille c’est
compatible avec l’effet d’un gène ?
Réponse : il me faut des données familiales par contre pas besoin d’ADN
Le Déliverable c’est qu’on va avoir une estimation sur la base qu’on a observé. Ici, ce qu’on va
mesurer c’est l’injection de tuberculine : on mesure l’induration (à quel moment on rencontre
une résistance avec un stylo, le faire les yeux bandés sinon influence), c’est-à-dire la taille →
intéressant de trouver des facteurs génétiques impliqués là-dedans).
Remarque : Le vaccin contre la tuberculose ça ne protège pas de la transmission (pas d’intérêt au
niveau santé publique) mais l’individu ne développe pas la maladie. Après 15 ans, ça ne protège
de rien du tout. Tout le monde essaie de trouver un vaccin qui va protéger de la tuberculose
pulmonaire pour toute la vie SAUF QUE → Observation : les gens qui avaient fait une tuberculose
refaisaient une tuberculose, ils ont eu une rechute.
Le fait d’avoir une tuberculose ne protège pas de la tuberculose → aucun vaccin ne va marcher !
= Problème conceptuel.
Avant de commencer une étude génétique, il faut passer beaucoup beaucoup de temps sur la
littérature et aller voir les gens car il y a beaucoup beaucoup de facteurs environnementaux qui
ont expliqué cette variabilité (ex : couleur de peau → influence). Il faut vraiment faire le bilan de
tout ce qui est connu, il faut vraiment être exhaustif, on se doit de lister TOUTES les
covariables pouvant influencer la variabilité.
Recueillir les données pour enlever la variabilité qui n’est pas celle recherchée : on épure le
phénotype, on ajuste le phénotype sur les covariantes.
Donc on a trouvé une évidence pour un gène qui était
récessif. Cet allèle, variant conceptuel expliquait les
valeurs très hautes (les gens qui étaient homozygotes pour
l’allèle imputé, étaient prédisposés à faire de très hautes
valeurs). Si ça explique 1% ou 0,5% de ce qui se passe → ça
ne sert à rien de continuer les recherches MAIS si 23% ça
c’est good → ¼ serait expliqué par un effet génétique en
l’occurrence 30%. 23% c’est la fréquence de l’allèle et 30%
c’est la proportion de variance expliquée par votre modèle.
Quand on injecte la tuberculose à quelqu’un, 1/3 de la
réaction est lié à son profil génétique.
La deuxième question est de savoir : où sont localisés ces facteurs génétiques sur ce
génome ? On fait de l’analyse de liaison.
On a maintenant les données familiales obligatoires, on a
au moins besoin de 2 enfants → on regarde si 2 frère et
sœur qui se ressemblent, se partagent plus de matériels
génétiques en commun à une région donnée que 2 frère et
sœur qui ne se ressemblent pas (comparaison au sein
d’une famille) + besoin d’ADN car on a besoin de baliser le
génome.
Idée de toutes ces études de liaison : vous avez 2 enfants (les 2 sont malades) qui partagent des
ressemblances phénotypiques → on cherche des ressemblances au niveau génétique et
inversement, s’ils sont très discordants, donc on recherche des régions très différentes. On
somme ça sur le nombre de familles qu’on a.
Ça a un intérêt supplémentaire dans le cas de phénotypes binaires mais aussi des phénotypes
extrêmes quantitatifs parce que quand on a 2 enfants atteints dans une famille, la composante
génétique est plus élevée que chez des gens que vous prenez au hasard.
Pourquoi j’ai besoin d’ADN, de marqueurs ? J’ai besoin de baliser le génome. Maintenant je veux
savoir où je suis dans le génome ? Si c’est à ce niveau de marqueur là qu’il se ressemble alors cette
région là est intéressante car en fait, les marqueurs d’analyse de liaison c’est du
kilométrage/balisage. Ce n’est pas l’allèle qui est intéressant mais le positionnement des
marqueurs d’analyse de liaison.
Dans la 1ère famille, on voit que l’allèle qui est
responsable de la pathologie est associé avec le B alors
que dans la 2ème famille, l’allèle qui est responsable de
la pathologie vient avec l’allèle A et la 3ème vient avec
l’allèle B. Mais les enfants de ces familles se
ressemblent parfaitement = même marqueur mais les
allèles sont différents. L’intérêt est de capturer la
position, on ne cherche pas l’allèle causal.
On a balisé le génome. On peut voir qu’il y a des seuils et
que sur le chromosome 11, il y a un signal de liaison qui
est significatif (les gens choisis se ressemblent beaucoup
au niveau de cette région).
Les études de liaison permettent de trouver 1 ou 2
régions du génome qui sont hyperpartagées par les gens
qui hyperpartagent le phénotype.
Est-ce que c’est par hasard ou est-ce qu’il y a un lien de
cause à effet ? En tout cas, on a restreint 3 millions de
paires de base à sur 5 Mégabases de chromosomes.
Etude de liaison = recherche de parties qui se ressemblent
On se retrouve avec une petite région d’intérêt : souvent
on a une liste de gènes (50 ou 3 ou 220 => variable).
On cherche maintenant un variant fonctionnel.
Pour identifier le(s) variant(s) causal(ux), on fait
des études d’association : on a des contrôles et des cas,
on va comparer la fréquence allélique d’un variant
donné entre les cas et les contrôles (là il n’y a pas de
génétique).
La valeur ajoutée à ces analyses est relativement faible.
Ici, on n’a pas besoin de famille mais par contre on n’a
besoin de cas et de contrôles + de l’ADN.
La 1ère chose c’est qu’on teste un seul marqueur : on a
beaucoup plus d’individus qui sont AA chez les contrôles
que chez les cas et beaucoup plus d’individus qui sont
BB/AB chez les cas → il y a donc une association très
significative entre ce marqueur là et votre pathologie.
On peut quantifier l’Odds Ratio, c’est une estimation du Risque Relatif (=risque de développer
la pathologie si vous possédez AB ou BB comme génotype VS si vous possédez AA). L’Odds Ratio
c’est : « si je suis malade alors j’ai 4x plus de risques/chances d’être porteur d’AB ou BB »
différent donc de « si je suis porteur d’AB ou BB, j’ai 4x plus de chances de développer la
maladie » (risque relatif).
2ème niveau déliverable, vous n’avez pas choisi un gène qui vous intéressait dans la région → on
a pris tous les gènes de cette région, dans ces gènes on a regardé tous les variants qui
existaient à une fréquence > 5% par ex. Approche génocentrique (quand il n’y a pas de gènes, il
n’y a pas de marqueurs) → on a décidé que c’était dans les gènes que ça se passait.
Donc à chaque fois qu’on a des gènes, on a des marqueurs.
Ça c’est la position du chromosome 11 vu précédemment lié
à la tuberculine et ici, c’est une évidence de liaison.
Les p-value sont en –Log10 (p) car le plus significatif sont
les p-value les plus petites (si on voulait représenter les
résultats en gardant l’échelle originelle ça aurait été très
compliqué).
Il y a un gène qui nous intéresse ici, c’est un gène > à 6 - 3 :
c’est le récepteur de la dopamine.
On a des analyses de liaison, on a un gène qu’on teste qu’on trouve, on veut être génocentrique
donc on teste tous les variants des gènes de la région ou on a la région et on teste tous les
variants de la région (on s’enlève la contrainte de se dire : c’est quelque chose qui doit être
localisé au sein d’un gène).
OU bien on peut décider que ces histoires de liaison, de ségrégation, etc… on s’en fout
complètement. On prend 50 000 cas et 50 000 contrôles et on fait une étude d’association pour
un génome x, on est donc affranchi de choisir un gène au niveau d’une région, on veut juste
capturer toute l’information de tout le génome de tous les cas et du contrôle.
C’est devenu possible car d’une part les coûts ont diminué et d’autre part on s’est aperçu que
dans le génome, il y avait beaucoup de redondances, c’est-à-dire qu’il y avait beaucoup de
variation mais en fait, ils sont redondants.
Etude sur la lèpre.
C’est pour se faire une idée de comment sont
présentés les résultats.
Sur le chromosome 6, dans le cas de la lèpre, il y
a un effet très significatif à 10-18 mais un OR de
1.7 (pas très élevé).
On est passé du GWAS (Genome-Wide Association Study) au séquençage du génome.
Tous les GWAS sont univariés donc c’est un variant : 10 000 cas de tuberculose + 10 000 cas de
contrôles → hypothèses :
- homogénéité allélique, c’est-à-dire que tous les cas de tuberculose non-apparentés
sont accentués du fait d’un seul variant localisé dans le même gène
- chaque variant a une action qui est totalement indépendante de l’environnement
génétique (on a aucune voie de compensation)  on a un variant dans un gène qui
donne un risque accru de développer la tuberculose et c’est le même variant dans un
gène pour tous les cas : ça n’a aucun sens !
La GWAS n’a donc pas marché car la question posée n’est pas la bonne.
Remarque : 2 manières d’augmenter la p-value d’un échantillon : soit on augmente la taille de
l’échantillon soit on augmente l’effet recherché. (La p-value n’existe pas en soi car on peut la
moduler à notre manière : on veut une p-value plus significative, on augmente la taille de
l’échantillon donc on crée obligatoirement l’hétérogénéité → il faut augmenter l’effet !)
TABLEAU IMPORTANT ! <3<3<3
Pour résumer, ce qu’il faut savoir :
- Analyse de ségrégation  il faut des familles, nb d’enfants n’a pas d’importance, pas de
DNA : ça va donner un modèle génétique. On n’en fait plus du tout.
- Analyse de liaison il faut des familles, au moins 2 enfants et de l’ADN : l’objectif est
de donner des régions candidates. (Ex : on passe le génome de 3 gigabase à 1
mégabase)
- Etudes d’association  on peut avoir des familles mais ce n’est pas obligatoire OU des
cas/contrôles, il faut de l’ADN : l’objectif est d’avoir des allèles candidats qu’on
retrouve et re-retrouve dans des échantillons consécutifs. (Ex : 4x qu’on retrouve le
même allèle associé à la pathologie dans 4 échantillons distincts  intéressant)
Donc même sans ADN, on peut faire des choses et même sans famille, on peut faire des choses. Par
contre, sans famille et sans ADN, c’est dur.
Juste pour conclure :
En 2000, on testait des hypothèses ou on générait des hypothèses puis il y a eu des stratégies
plus modernes. Mais au final, tout ça s’est dépassé.
En 2015,
- Si on a un phénotype sévère, on séquence toutes les régions codantes du génome.
- Si on a un phénotype commun, ce sont les GWAS.
Maintenant avec un phénotype, on fait le séquençage génomique entier.
On aura un cours dessus plus complet.
Quand on veut faire du génome ou de l’exome, on prend tout l’ADN du gars, on le coupe en petits
morceaux, on construit la librairie et on les colle. On fait des contrôles, on a donc une séquence
de référence et on colle chaque bout sur la référence pour voir s’il est hétérozygote ou
homozygote.
On regarde l’exome et à la position centrale (verte), on voit que la paire de base est très bien
couverte par plusieurs fragments. Ici, si on trouve 50 G et 30 A, on conclut que le gars est
hétérozygote.
Mais en revanche, si on prend au niveau de l’extrémité, on voit qu’on a que 2 fragments qui sont
collés → c’est impossible de savoir s’il est par ex AA ou AT car il n’y a pas assez de couverture.
Problèmes différents de profondeur de couverture, d’alignement, etc…
CONCLUSION
FICHE RECAPITULATIVE
Intérêt de la génétique ?
On observe partout une grande variabilité inter individuelle, tant face aux agents infectieux
qu’aux médicaments.
D’où vient cette variabilité face à un microbe, un traitement ? Pourquoi on est différent ?
Facteurs de variabilité : provenant du médicament (excipient, forme pharmaceutique) et de
l’hôte (facteurs non génétiques et génétiques)
● L’étude de la génétique et la recherche en génétique permettent d’expliquer une partie
de cette variabilité, ce qui peut avoir des conséquences très concrètes en terme
d’amélioration de la prévention et des traitements.
Le mot clé du cours : « Si vous êtes convaincus de quelques chose, que vous voulez vraiment
tester une hypothèse parce que vous pressentez la réponse derrière, allez-y ! »
2 écoles de recherche en génétiques : génétique mendélienne et épidémiologie génétique
● Phénotype rare -> monogénique (rupture de fonction dans un gène donné qui cause la
maladie) -> peu d’échantillons (chaque individu contient une information colossale) ->
gènes mendéliens -> effet très fort
● Phénotype commun -> plurigénétique -> larges échantillons -> épidémiologie génétique > variant communs
Dans tous les cas, il faut partir du phénotype toujours ! on ne peut pas raisonner à partir de
probabilité
Schéma d’une recherche à propos d’une maladie : questions, réponses de la recherche
Est-ce que la génétique jour un rôle dans cette maladie ? -> observations épidémiologiques
(épidémiologie traditionnelle)
Types d’études : Cluster familial des cas, Etudes des jumeaux, Etudes d’adoptés
Ce qu’on mesure : Risque de récurrence familial, facteur lambda
● On a besoin de familles, pas d’ADN
Quelle est la nature de l’information génétique concernée ? -> analyse de ségrégation
Avant de se tourner vers la génétique, on consulte dans la littérature pour enlever toute
la variabilité expliquée par l’environnement -> on épure le phénotype au fur et à mesure
pour aller vers la génétique
Type d’études : dans une famille -> arbres généalogiques à partir d’éléments
phénotypique
Attention à la ségrégation est complexe, il y a des effets covariants, une pénétrance
incomplète, des phénocopies, un environnement partagé, des interactions entre gènes,
gènes multiples -> arbres moins faciles à interpréter
Démarche à suivre :
● Spécifier un modèle causal
● Créer le modèle mathématique correspondant
● Voir combien cela explique les données
● Comparer différents modèles et garder le meilleur
Ce qu’on mesure : proportion de variabilité expliquée, pour voir l’intérêt d’une étude
génétique
Limites : on ne trouve que ce que l’on teste (ce qui est défini dans le modèle causal
proposé)
● Besoin de familles, pas d’ADN
Quelle est la localisation chromosomique ? -> analyse de liaison
Type d’études : capturer des zones du génome qui se ressemblent beaucoup pour un
phénotype commun entre deux frères et sœurs
on ne cherche pas l’allèle causal mais seulement le positionnement qui doit être ultraprécis
● Besoin de familles et d’ADN
Quel est le variant causal ? -> études d’association (GWAS)
on cherche une association d’allèles : tous les malades ont le même allèle et tous les
contrôles ne l’ont pas
Type d’études : tester un gène précis (quantification des variants dans chaque gène de la
zone d’intérêt), analyser les variants dans toutes la zone (génique et intergénique), étude
d’association pan-génomique
Ce qu’on mesure : Odds ratio : si je suis malade, j’ai tant de risque de porter ce génotype ;
risque relatif : si j’ai ce génotype, j’ai tant de risque de plus de développer la maladie
● pas de famille, mais besoin d’ADN
Quelles est la fonction ? (génétique moléculaire)
NB : le (1) correspond à la génétique classique, (2), (3) et (4) à la génétique épidémiologique.
Stratégie actuelle
Si on a un phénotype sévère, on séquence tout l’exome
Si on a un phénotype commun, on fait des études d’association
Pour le futur, dès qu’on a un phénotype on fait un séquençage génome entier
Conclusion
Permet de comprendre des pathogénies dans les maladies, de définir la fonction des gènes dans
son écosystème normal d’un point de vue biologique
Contribue au diagnostic clinique, développement de nouveaux traitements, optimisation des
stratégies de prévention