Une étude montre que la précision des prédictions génétiques des maladies varie d’un individu à l’autre

Les scores polygéniques – des estimations de la prédisposition d’un individu pour des traits et des maladies complexes – sont prometteurs pour identifier les patients à risque de maladie et guider des traitements précoces et personnalisés, mais les experts de l’UCLA ont constaté que les scores ne tenaient pas compte du large éventail de diversité génétique entre les individus dans tous les pays. ascendances.

« Les scores polygéniques peuvent estimer la probabilité qu’un individu ait un certain trait en rassemblant et en analysant les petits effets de milliers à des millions de variantes génétiques communes en un seul score, mais leur performance parmi les individus de divers horizons génétiques est limitée », a déclaré Bogdan. Pasaniuc, Ph.D., expert de UCLA Health en méthodes statistiques et informatiques pour comprendre les facteurs de risque génétiques des maladies courantes.

L’analyse des chercheurs, publiée dans Naturemontre que la précision des scores polygéniques (PGS) varie d’un individu à l’autre sur un continuum d’ascendance génétique – et cela est vrai même dans les populations traditionnellement considérées comme « homogènes » (par exemple, les Européens) a déclaré Pasaniuc, l’auteur principal de l’article.

L’évaluation des performances du PGS a généralement été effectuée au niveau de la « population », comme chez les « Européens », regroupant des individus d’ascendance similaire dans un groupe d’ascendance génétique, ont déclaré les auteurs.

« Imposer des frontières artificielles à ce continuum et ignorer la diversité, ou « l’hétérogénéité », au sein des clusters peut masquer les variations au sein d’un groupe, dissimuler les similitudes qui peuvent exister chez les individus de différents groupes et laisser de côté les individus qui ne correspondent pas parfaitement à un groupe particulier. ascendance génétique », a déclaré Yi Ding, étudiant diplômé en bioinformatique à l’UCLA, membre du Pasaniuc Lab et premier auteur de l’article.

Pour fournir une estimation plus précise de la précision du PGS, les chercheurs ont développé une méthode pour évaluer la précision du PGS au niveau individuel. Pour le tester, ils ont appliqué des PGS pour 84 traits complexes aux données de plus de 35 000 individus dans le Biobanque de santé de précision UCLA ATLASl’une des biobanques les plus diversifiées au monde, en partie parce que la région de Los Angeles abrite l’une des populations les plus diversifiées sur le plan ancestral au monde.

Les données de « formation » du nouvel outil provenaient d’un sous-ensemble d’individus de la UK Biobank au Royaume-Uni. Au lieu d’ascendances génétiques discrètes, une métrique continue de «distance génétique» a été utilisée pour établir la position de chaque individu dans la base de données ATLAS sur le continuum génétique-ascendance, montrant essentiellement à quel point le génome d’un individu cible (ATLAS) était similaire ou différent. à celle de la population en formation au Royaume-Uni.

« Nous avons constaté que plus le génome d’un individu cible était différent – ou « distant » génétiquement – des données de formation de la UK Biobank, plus la précision du PGS était faible », a déclaré Ding.

La précision des PGS a diminué à mesure que la distance génétique augmentait, même lorsque les chercheurs ont examiné spécifiquement les groupes d’ascendance génétique qui ont été considérés comme homogènes, comme parmi les individus d’ascendance génétique européenne. À l’inverse, certains individus non identifiés avec une ascendance européenne pourraient avoir des niveaux plus élevés de similitude génétique, ce qui montre que les performances du PGS peuvent différer entre deux individus de la même ascendance mais être comparables pour deux personnes d’ascendance différente, en fonction de leur similitude génétique.

« Notre métrique de distance génétique a surpassé le regroupement discret pour identifier les individus qui pourraient bénéficier des PGS », a déclaré Pasaniuc, chercheur à la David Geffen School of Medicine de l’UCLA et à l’UCLA Health Institute for Precision Health.

L’équipe de recherche a identifié plusieurs facteurs – sujets d’études en cours et futures – qui pourraient avoir un impact sur la précision et l’utilité du PGS, en particulier chez les personnes d’ascendance « mixte ». Ceux-ci sont généralement définis comme des individus ayant une ascendance récente de deux ou plusieurs sources continentales, telles que les Afro-Américains et les Latinos.

Pasaniuc, dont la recherche se concentre sur l’amélioration des prédictions des facteurs de risque génétiques pour les personnes d’ascendance mixte, a déclaré que ces personnes ont des génomes « mosaïques », avec des segments d’ascendances continentales différentes dans chaque région. Avec différentes portions apportées par différentes ascendances, il est extrêmement difficile de classer avec précision ces individus à l’aide d’étiquettes d’ascendance conventionnelles.

« Pour que les PGS soient utilisés équitablement », a-t-il déclaré, « l’évaluation de la précision des PGS doit tenir compte de l’ensemble du spectre de la diversité génétique ».