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Une stratégie innovante qui analyse une région du génome offre la possibilité d’un diagnostic précoce de la schizophrénie, rapporte une équipe dirigée par des chercheurs du Baylor College of Medicine.

Un algorithme d’apprentissage automatique

Cette stratégie a appliqué un algorithme d’apprentissage automatique appelé SPLS-DA pour analyser des régions spécifiques du génome humain appelées CoRSIV, dans l’espoir de révéler des marqueurs épigénétiques de cette maladie.

Dans l’ADN provenant d’échantillons de sang, l’équipe a identifié des marqueurs épigénétiques, un profil de groupes chimiques méthyles dans l’ADN, qui diffèrent entre les personnes diagnostiquées schizophrènes et celles qui ne le sont pas, et a élaboré un modèle permettant d’évaluer la probabilité qu’un individu soit atteint de cette maladie. Le test de ce modèle sur un ensemble de données indépendant a révélé qu’il pouvait identifier les patients schizophrènes avec une précision de 80 %.

« La schizophrénie est une maladie dévastatrice qui touche environ 1 % de la population mondiale », a déclaré l’auteur correspondant, le Dr Robert A. Waterland, professeur de pédiatrie et de génétique moléculaire et humaine. « Bien que des composantes génétiques et environnementales semblent être impliquées dans cette maladie, les données actuelles n’expliquent qu’une petite partie des cas, ce qui suggère que d’autres facteurs, comme l’épigénétique, pourraient également être importants. »

L’épigénétique est un système de marquage moléculaire de l’ADN – il indique aux différentes cellules de l’organisme quels gènes activer ou désactiver. Les marqueurs épigénétiques peuvent donc varier entre les différents tissus normaux d’un même individu. Il est donc difficile d’évaluer si des changements épigénétiques contribuent à des maladies impliquant le cerveau, comme la schizophrénie.

La méthylation de l’ADN diffère d’une personne à l’autre

Pour surmonter cet obstacle, Waterland et ses collègues ont identifié dans des travaux antérieurs un ensemble de régions génomiques spécifiques dans lesquelles la méthylation de l’ADN, un marqueur épigénétique commun, diffère d’une personne à l’autre, mais est cohérente dans les différents tissus d’une même personne.

Ils ont appelé ces régions génomiques CoRSIV, pour « régions corrélées de variation systémique interindividuelle ». Ils ont proposé que l’étude des CoRSIV soit un nouveau moyen de découvrir les causes épigénétiques des maladies. « Comme les schémas de méthylation dans les CoRSIV sont les mêmes dans tous les tissus d’un individu, nous pouvons les analyser dans un échantillon de sang pour déduire la régulation épigénétique sur d’autres parties du corps qui sont difficiles à évaluer, comme le cerveau », a déclaré Waterland.

Notre étude est innovante à plusieurs égards », a déclaré le premier auteur, le Dr Chathura J. Gunasekara, informaticien. « Nous nous sommes concentrés sur les CoRSIV et avons également appliqué pour la première fois l’algorithme d’apprentissage automatique SPLS-DA pour analyser la méthylation de l’ADN. En tant que scientifique intéressé par l’application de l’apprentissage automatique à la médecine, nos résultats sont très intéressants. Non seulement ils suggèrent la possibilité de prédire le risque de schizophrénie à un stade précoce de la vie, mais ils esquissent également une nouvelle approche qui pourrait être applicable à d’autres maladies. »

L’étude actuelle est également innovante car elle a pris en compte d’importants facteurs de confusion potentiels que d’autres études n’ont pas pris en compte. Par exemple, les schémas de méthylation dans le sang peuvent être affectés par des facteurs comme le tabagisme et la prise de médicaments antipsychotiques, deux facteurs fréquents chez les patients atteints de schizophrénie.

Des signaux épigénétiques associés à la schizophrénie

« Ici, nous avons adopté diverses approches pour évaluer si les schémas de méthylation que nous avons détectés au niveau des CoRSIV étaient affectés par la prise de médicaments et le tabagisme. Nous avons pu exclure cette possibilité », a déclaré M. Waterland. « Ceci, ainsi que le fait que la méthylation de l’ADN au niveau des CoRSIV est habituelle très tôt dans la vie, indique que les différences épigénétiques que nous avons identifiées entre les patients schizophrènes et les individus sains étaient présentes avant le diagnostic de cette maladie, ce qui suggère qu’elles peuvent contribuer à cette maladie »

En utilisant cette nouvelle approche, les chercheurs ont pu obtenir des signaux épigénétiques associés à la schizophrénie beaucoup plus forts que ce qui avait été fait auparavant, a déclaré l’équipe. « Nous considérons notre étude comme une preuve de concept que le fait de se concentrer sur les CoRSIVs rend possible l’épidémiologie épigénétique », a déclaré Waterland.

Cette recherche a été publiée dans Translational Psychiatry.

Source : Baylor College of Medicine
Crédit photo : StockPhotoSecrets 

Une nouvelle approche pour prédire le risque de schizophréniemartinBiologie
Une stratégie innovante qui analyse une région du génome offre la possibilité d'un diagnostic précoce de la schizophrénie, rapporte une équipe dirigée par des chercheurs du Baylor College of Medicine. Un algorithme d'apprentissage automatique Cette stratégie a appliqué un algorithme d'apprentissage automatique appelé SPLS-DA pour analyser des régions spécifiques du génome...