Au cours des 15 dernières années, les chercheurs ont identifié des centaines de régions du génome humain associées au risque de crise cardiaque. Cependant, les chercheurs manquent de méthodes efficaces pour étudier comment ces variantes génétiques sont liées au niveau moléculaire aux maladies cardiovasculaires, ce qui limite les efforts de développement de traitements. Pour optimiser l’analyse de centaines de variantes génétiques associées à la maladie coronarienne (CAD), une équipe de chercheurs dirigée par des chercheurs du Brigham and Women’s Hospital, membre fondateur du système de santé Mass General Brigham, en collaboration avec le Broad Institute of MIT et Harvard et Stanford Medicine ont combiné plusieurs techniques de séquençage et expérimentales pour cartographier la relation entre les variantes connues de la CAD et les voies biologiques qu’elles affectent. Dans une étude publiée dans Nature, les chercheurs ont appliqué cette technique aux cellules endothéliales qui tapissent les vaisseaux sanguins. L’équipe a découvert qu’un mécanisme biologique important impliqué dans une maladie vasculaire rare peut influencer le risque de coronaropathie.
“Étudier comment des centaines de régions du génome, individuellement ou en groupes, influencent le risque de crise cardiaque peut être un processus laborieux”, a déclaré le Dr. Rajat Gupta, auteur correspondant des départements de génétique et de médecine cardiovasculaire du Brigham and Women’s Hospital. « Nous avons décidé que nous avions besoin de meilleures cartes montrant comment les variantes génétiques affectent l’expression des gènes et comment les gènes affectent la fonction biologique. Si nous pouvions combiner ces deux types de cartes, nous pourrions établir un lien plus étroit entre la variante et la fonction biologique.
La technique de cartographie développée par les chercheurs s’appelle l’approche Variant-to-Gene-to-Program (V2G2P). Premièrement, en collaboration avec des chercheurs de Stanford Medicine, les chercheurs ont comparé les loci CAD précédemment identifiés grâce à des études d’association à l’échelle du génome avec des gènes affectés par ces variantes génétiques. Ils ont ensuite utilisé CRISPRi-Perturb-seq, une technologie développée au Broad Institute du MIT et de Harvard, pour « supprimer » un par un des milliers de gènes associés à la CAD et examiner comment chaque suppression affectait l’expression de tous les autres gènes dans cette cellule. Au total, les chercheurs ont séquencé 215 000 cellules endothéliales pour déterminer comment 2 300 « délétions » affectaient l’expression de 20 000 autres gènes dans chaque cellule. À l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, ils ont pu identifier les mécanismes biologiques qui semblaient systématiquement associés aux variantes associées à la CAD.
Plus précisément, les chercheurs ont découvert que 43 des 306 variantes associées à la coronaropathie dans les cellules endothéliales étaient liées à des gènes de la voie de signalisation des malformations caverneuses cérébrales (CCM). La CCM est une maladie vasculaire rare et dévastatrice qui affecte le cerveau. Cependant, les chercheurs ont émis l’hypothèse que des mutations plus petites et plus subtiles dans les gènes impliqués dans le CCM pourraient contribuer au risque de coronaropathie en affectant l’inflammation vasculaire, la thrombose et l’intégrité structurelle de l’endothélium. En outre, les chercheurs ont mis en évidence un rôle jusqu’alors méconnu du gène TLNRD1 dans la régulation de la voie de signalisation du CCM ainsi que d’autres régulateurs connus du CCM et ont émis l’hypothèse que TLNRD1 est impliqué à la fois dans la coronaropathie, une maladie courante, et dans le CCM, une maladie rare, pourrait être impliqué. .
À l’avenir, les chercheurs espèrent étudier les patients présentant des variantes endothéliales associées à la coronaropathie ainsi que les patients atteints de CCM afin de déterminer s’il existe des options spécifiques pour traiter ces populations. Pour ce dernier, les chercheurs souhaitent déterminer si une étude plus approfondie du TLNRD1 peut conduire à de meilleures formes de tests génétiques et de stratification des risques.
Cette étude s’est concentrée sur les cellules endothéliales, qui tapissent les vaisseaux sanguins et sont de plus en plus connues pour influencer le risque de coronaropathie. Les mécanismes endothéliaux non liés au métabolisme lipidique (un contributeur connu au risque de coronaropathie avec des thérapies efficaces telles que les statines) ont été étudiés dans l’espoir de découvrir d’autres mécanismes qui influencent le risque de coronaropathie et pour lesquels d’autres thérapies pourraient encore devoir être développées.
“Maintenant que nous en savons plus sur cette collection de variantes de cellules endothéliales, nous pouvons revenir vers les patients qui en sont atteints pour voir s’ils présentent des caractéristiques cliniques différentes ou répondent différemment aux thérapies que nous utilisons déjà”, a déclaré Gupta. « Nous nous concentrons également sur l’impact de cette étude sur les patients atteints de CCM. C’est une coïncidence si nous avons impliqué de nouveaux gènes pour une maladie vasculaire rare, la CCM, dans cet examen génétique destiné à étudier les maladies coronariennes. Peut-être pouvons-nous désormais mieux décrire les facteurs de risque et les mécanismes qui les conduisent.
Au-delà de la CAD et du CCM, les chercheurs soulignent que l’approche V2G2P peut être utilisée pour étudier les mécanismes biologiques à l’origine de toute maladie, où un type de cellule pertinent pour cette maladie peut être génétiquement modifié en laboratoire.
« Il était remarquable que cette approche impartiale et systématique – dans laquelle nous avons supprimé tous les gènes candidats CAD en une seule expérience – nous ait directement alertés sur de nouveaux gènes et voies qui avaient auparavant échappé à notre attention. Cette approche constituera une stratégie d’investigation puissante. » « De nombreuses autres maladies pour lesquelles des facteurs de risque génétiques restent à découvrir », a déclaré le co-auteur, le Dr. Jesse Engreitz, professeur adjoint de génétique à Stanford Medicine.