Dans une étude récente publiée sur le serveur de prépublication medRxiv, les chercheurs ont identifié des locus génétiques associés à la longévité et à la fréquence de consommation de cannabis et ont examiné leur héritabilité, leurs corrélations génétiques et leurs implications cliniques.

Étude: Études d’association à l’échelle du génome sur la consommation de cannabis au cours de la vie et fréquente chez 131 895 individus. Source de l’image : Janon Stock / Shutterstock.com

*Note importante: medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et ne doivent donc pas être considérés comme concluants, destinés à guider la pratique clinique/le comportement lié à la santé, ou traités comme des informations établies.

Les causes des troubles liés à la consommation de cannabis

En 2020, environ 209 millions de personnes dans le monde ont déclaré consommer du cannabis, un nombre qui devrait augmenter à mesure que la décriminalisation s’accentue. Bien que le cannabis soit utilisé à des fins médicinales, il existe des preuves que la consommation de cette drogue a des effets psychiatriques, cognitifs et physiques négatifs.

Jusqu’à 27 % des consommateurs peuvent développer un trouble lié à l’usage du cannabis (CUD). Les facteurs contribuant à la CUD restent flous ; Cependant, entre 51 et 78 % des cas de CUD pourraient être héréditaires.

Des études d’association pangénomiques récentes (GWAS) ont identifié de nombreux locus associés au CUD ; Cependant, ces études se concentrent sur l’addiction extrême et négligent les autres phases de consommation. Par conséquent, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour mieux comprendre les facteurs génétiques et environnementaux qui contribuent à la consommation de cannabis et à sa progression vers la CUD.

À propos de l’étude

GWAS pour la durée de vie et la fréquence de consommation de cannabis comprenait des participants masculins et féminins à l’étude 23andMe présentant une similarité génétique européenne qui ont répondu à une enquête en ligne selon un protocole approuvé. Il a été demandé aux participants à l’étude s’ils avaient déjà consommé de la marijuana et, si oui, combien de jours ils en avaient consommé au cours de leurs 30 jours les plus intenses. GWAS a analysé jusqu’à 33 419 581 variantes génétiques imputées à l’aide d’une régression linéaire et a considéré l’âge, le sexe, les composants génétiques majeurs et les indicateurs de plate-forme génotypique comme covariables.

L’annotation fonctionnelle des polymorphismes mononucléotidiques (SNP) a été réalisée à l’aide de la plateforme Functional Mapping and Annotation (FUMA) pour identifier de nouveaux SNP et gènes. L’analyse multimarqueur basée sur les gènes de l’annotation GenoMic (MAGMA) analyse les SNP annotés en gènes codant pour des protéines et évalue l’expression génique spécifique aux tissus.

Le (H)-MAGMA couplé à Hi-C a intégré des profils d’interaction de la chromatine du tissu cérébral humain pour attribuer des SNP non codants aux gènes. S-PrediXcan a identifié les gènes liés à l’Expression Quantitative Trait Locus (eQTL) associés à la consommation de cannabis grâce à une étude d’association à l’échelle du transcriptome.

La régression du score de déséquilibre de liaison (LDSC) a calculé l’héritabilité basée sur le SNP et les corrélations génétiques avec 292 caractères. Le score polygénique (PGS) analyse les associations testées entre les PGS de consommation de cannabis et les caractéristiques du cannabis dans le programme de recherche All of Us (AoU).

Les analyses de phénomènes et d’associations à l’échelle du laboratoire dans la cohorte de biobanques du centre médical de l’université Vanderbilt (BioVU) ont examiné la responsabilité pour les conditions médicales et les biomarqueurs de laboratoire associés aux PGS de consommation de cannabis. À cette fin, des modèles de régression logistique et des analyses de sensibilité ont été utilisés pour tenir compte de la médiation des troubles liés à l’usage de substances.

Résultats de l’étude

La cohorte d’étude à prédominance féminine, âgée en moyenne de 52,8 ans, a fourni des données sur la durée de vie et la fréquence de consommation de cannabis. Les mesures de contrôle de qualité garantissaient l’intégrité du SNP, les facteurs d’inflation du contrôle génomique indiquant une stratification minimale de la population. L’héritabilité basée sur le SNP était de 12,88 % pour la consommation de cannabis au cours de la vie et de 4,12 % pour la fréquence de consommation de cannabis.

Deux locus significatifs pour la consommation de cannabis à vie ont été trouvés sur les chromosomes trois et sept. Le SNP le plus significatif, rs11922956, en amont de CADM2, a reproduit les résultats précédents, tandis qu’un nouveau SNP, rs12673181, proche de GRM3, a également été identifié. Concernant la fréquence de consommation de cannabis, rs4856591 a montré une association significative proche de CADM2 et était en déséquilibre de liaison avec rs11922956.

GWAS pour la durée de vie et la fréquence de consommation de cannabis a identifié des associations significatives avec le gène de la molécule d’adhésion Cell-93 2 (CADM2) et le gène du récepteur métabotropique du glutamate 3 (GRM3). Les analyses d’études d’association basées sur les gènes et à l’échelle du transcriptome ont identifié 40 gènes associés à la consommation de cannabis au cours de la vie et quatre à la fréquence de consommation, CADM2 étant le seul. gène chevauchant.

Des corrélations génétiques ont été trouvées avec des traits de santé psychiatriques, cognitifs et physiques, indiquant un chevauchement génétique partiel entre la durée de vie et la fréquence de consommation de cannabis. Des corrélations génétiques positives ont été observées entre la consommation de cannabis et d’autres caractéristiques de consommation de substances, notamment la CUD.

Les analyses PGS ont testé les associations avec les caractéristiques de la consommation de cannabis dans la cohorte AoU. Consommation de cannabis au cours de la vie Le PGS était significativement associé à la consommation de cannabis au cours de la vie, quotidienne et problématique.

Dans la cohorte BioVU, des études d’association phénoménologiques et à l’échelle du laboratoire (PheWAS/LabWAS) ont démontré des associations entre la consommation de cannabis au cours de la vie (PGS) et diverses maladies psychiatriques et infectieuses. Certaines associations sont restées après avoir contrôlé le CUD et le trouble lié à l’usage du tabac (TUD).

La consommation de cannabis au cours de la vie (PGS) était positivement associée à des troubles psychiatriques tels que le TUD, la dépendance à une substance, les troubles de l’humeur, l’anxiété, la dépression, le trouble bipolaire et les idées suicidaires. Des associations positives ont également été trouvées avec des maladies infectieuses telles que le virus de l’immunodéficience humaine (VIH) et l’hépatite virale.

Des associations négatives avec la maladie coeliaque et certains biomarqueurs sanguins ont été observées. Les biomarqueurs immunitaires tels que les leucocytes et le composant 4 du complément (C4) ont montré une association positive avec la consommation de cannabis au cours de la vie.

Conclusions

L’étude actuelle présente un nouveau GWAS pour la durée de vie et la fréquence de consommation de cannabis dans une vaste cohorte européenne. Des associations significatives ont été trouvées avec CADM2 et un nouveau locus proche de GRM3, les deux traits montrant des corrélations génétiques avec la consommation de substances, y compris la CUD. De plus, les PGS associés aux phénotypes de consommation de cannabis ont montré des associations avec les troubles de l’humeur, l’anxiété, les maladies infectieuses et les biomarqueurs des globules rouges.

Pris ensemble, ces résultats mettent en évidence les facteurs génétiques qui influencent la consommation de cannabis et ses effets sur la santé, confirmant ainsi la valeur des phénotypes de consommation de cannabis dans la recherche génétique.

*Note importante: medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et ne doivent donc pas être considérés comme concluants, destinés à guider la pratique clinique/le comportement lié à la santé, ou traités comme des informations établies.



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