L’étude a été dirigée par le Dr Juan Botas, professeur au Baylor College et chercheur au Duncan NRI. Le point culminant de l’étude est une nouvelle approche multidisciplinaire à haut débit que l’équipe a développée pour identifier et valider fonctionnellement des dizaines de gènes responsables de la MP et neuroprotecteurs.

Habituellement, il faut plusieurs années pour identifier et valider fonctionnellement le rôle d’un gène dans une maladie génétique, et c’est une tâche particulièrement onéreuse pour une maladie polygénique comme la MP. En intégrant plusieurs approches biologiques computationnelles et in vivo au sein d’une même stratégie de criblage, l’équipe a pu identifier et valider de nombreux gènes candidats de la MP en un temps relativement court.

Depuis 2005, les études d’association à l’échelle du génome (GWAS) ont été utilisées pour analyser les génomes d’un grand nombre d’individus afin d’identifier les variants génomiques statistiquement associés à un risque accru de maladie génétique complexe. Bien que cette méthode révèle des locus génétiques/des variantes de gène qui peuvent être potentiellement associées à une maladie particulière, des études plus approfondies in vitro dans des cellules en culture et/ou des études in vivo sur des modèles animaux sont nécessaires pour démontrer l’implication biologique de ces variantes dans la pathogenèse de cette maladie, qui sont des processus longs et à forte intensité de main-d’œuvre. Ces dernières années, une nouvelle approche connue sous le nom d’étude d’association à l’échelle du transcriptome (TWAS) a été développée pour prédire le risque génétique de maladies complexes. La combinaison de TWAS et GWAS avec un algorithme d’apprentissage automatique leur a donné un aperçu de la fonction potentielle de ces variantes. Néanmoins, les gènes identifiés par les deux méthodes nécessitent une validation expérimentale supplémentaire.

Pour accélérer le processus de validation des gènes, l’auteur principal de cette étude, l’étudiant diplômé, Jiayang Li, et d’autres ont développé une approche en plusieurs étapes combinant plusieurs méthodes de validation informatiques et in vivo.

« Tout d’abord, nous avons nommé 160 gènes candidats PD potentiels via GWAS et TWAS, qui ont ensuite été analysés à l’aide d’autres outils informatiques de pointe et ont conduit à 80 gènes PD de haute confiance », a déclaré Li. « Deuxièmement, nous avons établi un lien entre ces candidats et la pathologie associée à la MP en évaluant si les schémas d’expression de ces candidats étaient altérés dans le transcriptome cérébral et sanguin des patients atteints de MP. Enfin, pour évaluer les relations fonctionnelles entre ces candidats et évaluer quelles voies biologiques ils sont impliqués, nous avons effectué plusieurs analyses in silico et in vivo qui ont finalement abouti à 50 gènes à risque de MP et 14 gènes potentiellement neuroprotecteurs. »

« Notre succès dans l’identification d’autant de nouvelles variantes et la congruence remarquable des résultats que nous avons obtenus à chaque étape de ce criblage soutiennent qu’il s’agit d’une méthode puissante pour identifier et valider de nouveaux gènes candidats PD », a déclaré le Dr Botas. « De plus, tant que les informations génomiques sont facilement disponibles, cette approche peut être appliquée largement à un large éventail de troubles génétiques complexes et nous prévoyons donc que cette étude aura un large impact sur les domaines de la maladie bien au-delà de la maladie de Parkinson. »

Source de l’histoire :

Matériel fourni par Hôpital pour enfants du Texas. Original écrit par Rajalaxmi Natarajan. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.