Évaluer le risque de cancer par la génétique et le mode de vie

Le cancer est un problème de santé sérieux dans le monde. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles les gens tombent malades ou meurent. En 2020, il y avait environ 19,3 millions de nouveaux cas de cancer et presque 10 millions de décès dus à la maladie. Le cancer colorectal (CRC), le cancer du sein (BC) et le cancer de la prostate (PC) sont les types de cancer les plus courants en Europe, représentant plus de 41 % de tous les cas. Ça fait environ 5,6 millions de cas rien que pour ces trois Cancers. C'est important d'étudier ces cancers pour trouver de meilleures façons de les prévenir et les traiter, et pour aider à identifier les personnes à risque.

#Dépistage du cancer

Les tests de dépistage sont essentiels pour détecter le cancer tôt. Pour le cancer colorectal, on a des tests comme les colonoscopies, qui sont complètes mais plus coûteuses et invasives, et le test immunochimique fécal (FIT), qui est moins cher et plus simple mais qui peut manquer certains cas. La mammographie est le principal outil de dépistage pour le cancer du sein, mais elle rate souvent des cancers chez les femmes de 40 à 49 ans. Les tests de l'antigène spécifique de la prostate (PSA) pour le cancer de la prostate ont aussi des inconvénients, comme des faux négatifs et le risque de surdiagnostic. Améliorer ces méthodes de dépistage peut mener à une meilleure prévention et détection précoce.

#Facteurs contribuant au cancer

Le cancer se développe à cause de nombreux facteurs. Certains viennent de notre patrimoine génétique, tandis que d'autres viennent de notre mode de vie, comme notre environnement, notre alimentation, notre niveau de stress, nos habitudes de fumer et notre activité physique. Des facteurs sociaux comme l'âge, le sexe et l'ascendance jouent aussi un rôle. Des recherches ont montré que les modes de vie malsains sont un élément clé de l'augmentation des cancers colorectal, du sein et de la prostate. Toutefois, se concentrer sur un seul facteur ne donnera pas une vision complète, donc une approche large est nécessaire.

#Une nouvelle méthode pour évaluer le risque de cancer

Cette étude propose une nouvelle méthode pour comprendre les facteurs de risque du cancer. L'approche combine des Données génétiques liées à des types spécifiques de cancer avec des informations sur les choix de mode de vie. En faisant ça, un modèle plus complet est créé pour évaluer le risque de cancer. L'objectif est de rendre les évaluations des Risques plus précises et personnalisées pour le CRC, le BC et le PC, et d'identifier à la fois les avantages et les défis de cette méthode combinée.

L'étude a suivi un processus simple en quatre étapes. D'abord, des recherches passées ont été examinées pour trouver des facteurs génétiques et des risques liés au mode de vie associés au CRC, BC et PC. Ensuite, des scores génétiques ont été calculés à partir d'une grande base de données du UK Biobank, qui suit des informations génétiques de plus de cinq cent mille participants. Après ça, un modèle a été construit pour prédire le risque de cancer basé sur les données collectées. Enfin, ce modèle a été testé pour s'assurer de sa fiabilité en utilisant un ensemble de données séparé.

#Populations étudiées

Le UK Biobank est une vaste étude impliquant plus de 500,000 participants du Royaume-Uni, centrée sur les données de santé et génétiques. Pour cette recherche, des cas de CRC, BC (uniquement chez les femmes) et PC ont été sélectionnés. Tous les participants étaient d'origine britannique blanche. Certaines personnes avec des problèmes de santé spécifiques ou des données incomplètes ont été exclues. Au total, 5,288 cas de CRC, 7,765 cas de BC et 8,733 cas de PC ont été inclus, ainsi que de nombreux sujets témoins qui n'avaient pas de cancer.

Un autre ensemble de données appelé GenRisk a également été utilisé. Ce groupe comprenait 6,387 individus avec des données génétiques, dont 1,431 cas de CRC, 1,179 cas de BC et 913 cas de PC.

#Sélection des facteurs de risque et des scores

Pour comprendre les risques de cancer, un total de 63 facteurs liés au CRC, BC et PC ont été pris en compte. Ces facteurs incluaient des choses comme la consommation d'alcool et de tabac, les mesures corporelles, l'activité physique, les habitudes alimentaires, les antécédents médicaux et plus encore. Des scores génétiques ont été créés sur la base de recherches existantes, en se concentrant sur des études avec des participants d'ascendance européenne.

#Analyse des données génotypiques

Les bases de données du UK Biobank et de GenRisk ont utilisé différentes méthodes pour analyser les données génétiques. Les données du UK Biobank ont été soumises à un processus rigoureux pour garantir leur qualité. Cela incluait des vérifications d'exactitude et la suppression des données non fiables ou en double. Les données de GenRisk ont également subi des contrôles de qualité pour s'assurer que seules les informations génétiques valides étaient utilisées.

#Construction du modèle de score de risque

Après avoir nettoyé les données génétiques, l'étude a créé des scores de risque en utilisant divers traits génétiques. Cela a impliqué des étapes détaillées pour s'assurer que seules les données génétiques fiables étaient incluses. Des scores pondérés ont été calculés pour chaque participant, permettant aux chercheurs de voir combien chaque trait contribuait au risque de cancer.

#Analyse statistique

Des méthodes statistiques ont été utilisées pour comparer les cas de cancer avec les sujets témoins. Cela a aidé à identifier des relations significatives entre certains facteurs et les risques de cancer. De plus, des modélisations avancées ont été employées pour mieux comprendre l'interaction entre les traits génétiques et le risque de cancer.

#Développement du modèle de prédiction

Des réseaux bayésiens ont été créés en utilisant les scores de risque calculés pour chaque type de cancer. Ces réseaux ont permis une prédiction plus claire de qui pourrait être à risque de CRC, BC et PC. Le processus a compris plusieurs rounds de tests pour trouver la meilleure configuration du modèle.

#Évaluation des Modèles

La puissance prédictive des modèles a été évaluée à l'aide d'une méthode appelée analyse de la courbe ROC, qui examine à quel point le modèle peut distinguer entre les cas de cancer et les sujets témoins. Pour le CRC, le modèle a montré une bonne capacité prédictive avec une aire sous la courbe (AUC) de 0,74. Le modèle BC a obtenu une AUC de 0,65, tandis que le modèle PC avait une AUC de 0,75.

#Comparaison de la puissance prédictive

Différents modèles ont été comparés pour voir comment la combinaison de divers facteurs affectait la capacité à prédire le cancer. Alors que les scores génétiques individuels pour les traits montraient une puissance limitée pour prédire le risque, combiner ces scores améliorait parfois les prédictions, surtout pour le cancer de la prostate, même si les résultats variaient d'une étude à l'autre.

#Validation des modèles dans différentes populations

Les modèles ont été testés sur un groupe différent (GenRisk) pour voir si les résultats étaient valables en dehors de l'ensemble de données initial. Pour le cancer colorectal, le modèle a bien fonctionné, mais les modèles pour le cancer du sein et le cancer de la prostate ont montré des résultats mitigés. Cela souligne les défis d'appliquer les résultats d'une population à une autre.

#Importance d'une approche globale

Le développement du cancer est complexe, impliquant à la fois des facteurs génétiques et des facteurs liés au mode de vie. Une stratégie bien arrondie qui considère toutes les influences potentielles est cruciale pour prévenir le cancer. Les modèles actuels ne capturent souvent pas cette complexité, ce qui met en évidence le besoin de meilleures méthodes.

#Conclusion

La recherche introduit une nouvelle façon d'évaluer le risque de cancer en utilisant des données génétiques et liées au mode de vie combinées. Les résultats montrent un potentiel, en particulier dans la cohorte du UK Biobank, mais n'ont pas systématiquement amélioré la puissance prédictive dans un autre groupe. Bien que des résultats significatifs aient été observés pour le cancer colorectal, un raffinement supplémentaire est nécessaire, surtout concernant les prédictions du cancer de la prostate. Reconnaître et traiter les facteurs liés au mode de vie a des implications importantes pour les stratégies de prévention du cancer, soulignant le besoin de recherches continues et d'améliorations dans notre compréhension des risques de cancer.