2 000 cerveaux pour mieux comprendre la schizophrénie et l’autisme

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Des chercheurs de 15 institutions ont réalisé l’analyse génomique la plus complète à ce jour du cerveau humain, générant de nouvelles connaissances sur les mécanismes moléculaires à la base du développement du cerveau et des maladies neuropsychiatriques telles que la schizophrénie et le trouble bipolaire.

Une analyse génomique la plus complète à ce jour

Les résultats produits par le Consortium PsychENCODE, ont été publiés dans 10 publications dont Science, Science Translationnal Medecine et Science Advances.

« Nous ne prétendons pas avoir compris le mécanisme sous-jacent de ces maladies, ni la manière dont nous envisageons de concevoir des médicaments », explique dans Nature Mark Gerstein de l’Université de Yale, un biophysicien moléculaire impliqué dans plusieurs études. « Mais nous mettons en évidence les gènes, les voies et les types de cellules associés à ces maladies. »

Le projet PsychENCODE, mis en place en 2015, a jusqu’à présent analysé plus de 2 100 échantillons de banques de cerveaux représentant des personnes atteintes ou non de troubles psychiatriques. Dans les dernières recherches, les scientifiques ont analysé les données d’ADN, d’ARN et de protéines pour rechercher des indices sur l’architecture du cerveau sous-jacente à diverses conditions. Voici comment PsychENCODE se présente sur leur site web :

Le Consortium PsychENCODE est une collaboration entre 15 instituts de recherche travaillant à fournir un cadre amélioré d’éléments génomiques régulateurs chez les personnes atteintes de troubles neuropsychiatriques. La collaboration a abouti à la publication d’un ensemble complet de manuscrits dans Science qui fournit de nouvelles informations sur la biologie du cerveau humain en développement, adulte et malade.

Dans une étude, des chercheurs de l’Université de Californie à Los Angeles (UCLA) et leurs collègues ont analysé les données de séquences d’ARN de plus de 1 600 adultes, y compris ceux atteints d’autisme, de schizophrénie, de trouble bipolaire ou d’aucune de ces affections. L’équipe a identifié des milliers de molécules d’ARN présentant des structures de dysrégulation spécifiques, notamment des structures  d’épissages altérés ou une abondante différence dans au moins un de ces troubles.

L’intelligence artificielle pour créer un modèle prédictif

Dans une autre étude, une équipe composée de chercheurs de la faculté de médecine de l’Université de Caroline du Nord (UNC) a utilisé l’intelligence artificielle, pour créer un modèle permettant de prédire le risque de divers troubles psychiatriques à partir des données du génome et de l’expression génique d’une personne. « Nous pensons que cela aura un impact important en matière d’évaluation des risques et de diagnostic pour les patients », a déclaré le coauteur de l’étude, Hyejung Won de l’UNC, dans un communiqué.

Parmi les autres résultats de l’étude figurent l’identification de structures spécifiques d’expression génique associés à la schizophrénie et aux troubles bipolaires, ainsi qu’une analyse de l’épigénome chez des patients schizophrènes comparés à des sujets sains.

Certains chercheurs ont mis en doute la valeur des résultats. Kevin Mitchell, neurogénéticien au Trinity College de Dublin qui n’était pas impliqué dans ce projet, a déclaré à Science qu’un profil d’expression génique ne fournirait probablement pas une bonne définition de conditions aussi hétérogènes que la schizophrénie ou l’autisme. «Je ne suis pas totalement convaincu que nous en sachions plus aujourd’hui qu’hier», dit-il. «C’est un travail énorme, très bien intentionné et très bien fait, mais il y a des limites à ce que vous pouvez faire avec la génomique. »

Un bon point de départ pour de futurs travaux

Michael Gandal de l’UCLA, coauteur de l’étude sur la réglementation des ARN, note que les données sont le point de départ de futurs travaux. « C’est la partie visible de l’iceberg », a-t-il déclaré dans un communiqué. « La capacité de rassembler 2 000 cerveaux a été révolutionnaire en matière de découverte de nouveaux mécanismes génétiques, mais elle indique également à quel point nous sommes ignorants des mécanismes sous-jacents. »

Source : The Scientist

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