Un nouvel outil d'apprentissage automatique permet de découvrir les facteurs de risque génétiques de la SLA

14-02-2022

La maladie du motoneurone (MMN) est une maladie rare qui endommage progressivement certaines parties du système nerveux, ce qui entraîne une faiblesse musculaire, souvent accompagnée d'une atrophie visible. La MMN, également connue sous le nom de sclérose latérale amyotrophique (SLA), survient lorsque les cellules nerveuses du cerveau et de la moelle épinière, appelées motoneurones, cessent de fonctionner correctement. Ce phénomène est connu sous le nom de neurodégénérescence. Une étude menée par des chercheurs de l'université de Sheffield et de la faculté de médecine de l'université de Stanford montre comment un nouveau modèle d'apprentissage automatique permet de découvrir les facteurs de risque génétiques de maladies telles que la MMN.

Les résultats sont publiés dans la revue Neuron dans un article intitulé "Genome-wide identfication of the genetic basis of amyotrophic lateral sclerosis" (en français: Identification pangénomique de la base génétique de la sclérose latérale amyotrophique)

"La SLA est une maladie complexe qui entraîne la mort des motoneurones. Malgré une héritabilité estimée à 52 %, les études d'association pangénomique (en anglais genome-wide association study, GWAS) ont découvert relativement peu de loci", écrivent les chercheurs. "Nous avons développé une approche d'apprentissage automatique appelée RefMap, qui intègre la génomique fonctionnelle aux statistiques sommaires des GWAS pour la découverte de gènes."

L'équipe a montré que l'un des gènes mis en évidence comme nouveau gène de la MMN, appelé KANK1, produit une neurotoxicité dans les neurones humains très similaire à celle observée dans le cerveau des patients. Bien qu'à un stade précoce, il s'agit potentiellement d'une nouvelle cible pour la conception de nouveaux médicaments.

"Ce nouvel outil nous aidera à comprendre et à établir le profil de la base génétique de la MNN", explique Johnathan Cooper-Knock, maître de conférences clinique NIHR à l'Institut des neurosciences de l'Université de Sheffield. "En utilisant ce modèle, nous avons déjà constaté une augmentation spectaculaire du nombre de gènes à risque pour la MNN, passant d'environ 15 à 690."

"Chaque nouveau gène à risque découvert est une cible potentielle pour le développement de nouveaux traitements pour la MNN et pourrait également ouvrir la voie à des tests génétiques pour les familles afin de déterminer leur risque de maladie."

Les 690 nouveaux gènes identifiés par RefMap ont permis de multiplier par cinq l'héritabilité découverte.

"RefMap identifie les gènes à risque en intégrant les données génétiques et épigénétiques. Il s'agit d'un outil générique et nous l'appliquons à davantage de maladies en laboratoire", a déclaré Sai Zhang, instructeur de génétique à la faculté de médecine de l'université de Stanford.

Michael Snyder, professeur et président du département de génétique de la faculté de médecine de Stanford et également auteur correspondant de ces travaux, ajoute : "En utilisant l'apprentissage automatique pour l'analyse du génome, nous découvrons davantage de gènes cachés pour des maladies humaines complexes telles que la MMN, ce qui permettra à terme de personnaliser les traitements et les interventions."

Traduction: S. Jardin
Source: GENENGNEWS
 

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