Un nouveau cadre améliore la prédiction génétique de la réponse aux médicaments et des effets secondaires

Un nouveau cadre améliore la prédiction génétique de la réponse aux médicaments et des effets secondaires

Une étude de l'UCLA a décrit un nouveau cadre qui, selon les chercheurs, améliorerait la prédiction de la génétique en déterminant dans quelle mesure un patient répondrait aux médicaments couramment prescrits ainsi que la gravité des effets secondaires.

Publié dans la revueGénomique cellulaireL’étude a révélé que les données provenant de grandes bibliothèques de génomes humains séquencés et d’autres données biologiques, appelées biobanques, peuvent fournir de nouvelles informations sur l’architecture génétique des réponses aux médicaments largement utilisés.

Auteur principal de l’étude et doctorat en bioinformatique de l’UCLA. Le candidat Michal Sadowski a déclaré que la méthode la plus courante pour analyser la génétique de la réponse aux médicaments consiste en des études pharmacogénomiques sur des participants génotypés dans des essais contrôlés randomisés. Cependant, ces études comptent un petit nombre de participants, sont coûteuses et, selon le médicament, ne sont parfois même pas réalisables, a déclaré Sadowski.

Les données génétiques dans les biobanques offrent plusieurs avantages. Ces bibliothèques peuvent également être analysées à moindre coût avec des données génétiques séquencées provenant de vastes populations, y compris des personnes prenant ou non certains médicaments. Bien que les données des biobanques ne puissent pas remplacer les essais contrôlés randomisés, elles peuvent révéler de nouvelles informations qui amélioreront les études futures et feront progresser le domaine en évolution de l'utilisation de la génétique pour prédire les résultats des traitements, a déclaré Sadowski.

Nous espérons qu’à l’avenir, cela permettra aux cliniciens et aux patients de peser les avantages et les risques du traitement de manière plus personnalisée et de prendre des décisions plus éclairées et plus rapides quant à l’engagement d’un traitement. Nous émettons l'hypothèse que l'analyse des données des biobanques sera plus utile pour les médicaments largement prescrits. "

Michal Sadowski, Ph.D. en bioinformatique de l'UCLA. candidat

L’étude, supervisée par Noah Zaitlen, professeur de neurologie, de médecine informatique et de génétique humaine à l’UCLA, et Andy Dahl, professeur de médecine génétique à Uchicago, a utilisé les données génétiques de plus de 342 000 personnes de la biobanque britannique. Les chercheurs ont analysé comment leur constitution génétique affectait leur réponse à quatre des médicaments les plus couramment prescrits au monde : les statines pour l'hypercholestérolémie, la metformine pour le diabète de type 2, la warfarine pour les caillots sanguins et le méthotrexate pour les maladies auto-immunes et le cancer.

Sadowski et ses collègues ont cherché à déterminer dans quelle mesure la variation génétique jouait un rôle dans la variabilité de la réponse à ces médicaments et quels gènes spécifiques étaient impliqués.

"Si beaucoup de choses peuvent être expliquées par la génétique, alors la génétique peut être utilisée comme un bon prédicteur de la façon dont vous réagirez au médicament", a déclaré Sadowski. "Disons que vous souhaitez prendre des statines en raison de votre taux de cholestérol. Votre médecin peut examiner votre génétique et vous donner un avis, y compris les effets secondaires potentiels. Si vous avez des prédicteurs indiquant que vous réagirez bien et qu'il y a une petite chance que vous souhaitiez avoir des effets secondaires, c'est probablement un bon choix pour commencer le traitement. "

Par exemple, l’étude a identifié 156 gènes susceptibles d’entraîner une variation des effets des statines sur les taux de cholestérol LDL. Dans l’ensemble, environ 9 % de la variation de la réponse aux médicaments était attribuée à des différences génétiques d’une personne à l’autre.

De plus, l’étude a révélé que les interactions gène-médicament peuvent également influencer le pouvoir prédictif d’un outil de risque génétique appelé score polygénique. Les scores polygéniques sont utilisés pour résumer l'effet combiné d'un grand nombre de variantes génétiques afin d'estimer le risque qu'une personne développe un trait ou une maladie particulière. Les modèles utilisés pour générer ces évaluations doivent être formés sur des données génétiques provenant de vastes populations de personnes et présentent des limites importantes, notamment en s'appuyant principalement sur des données provenant de personnes d'ascendance européenne.

L'étude de Sadowski a révélé que l'exactitude des évaluations polygéniques polygéniques dans des contextes cliniques était probablement médiocre car elles incluaient des données provenant à la fois d'utilisateurs de statines et de non-statines.

"Nous avons été surpris de constater que les prédicteurs polygéniques produisaient des différences de performance aussi significatives entre les personnes prenant des drogues", a déclaré Sadowski. « Nous avons également été surpris par l’ampleur de l’héritabilité spécifique à certains médicaments pour certains résultats.

L'étude présente plusieurs limites, des travaux futurs étant nécessaires pour améliorer la fiabilité de l'inférence à partir des données observationnelles des biobanques et pour comprendre les limites de la prédiction du risque génétique.

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