Nouvelles perspectives sur la génétique du cancer et la prédiction des risques

Le cancer est un gros problème de santé dans le monde, avec des millions de nouveaux cas et de décès chaque année. En 2020, environ 19,3 millions de personnes ont été diagnostiquées avec un cancer, et près de 10 millions ont perdu la vie à cause de ça. Les chercheurs veulent identifier les facteurs génétiques qui augmentent le risque de cancer grâce à des études qui examinent les variations de l'ADN dans de grandes populations. Une approche consiste à calculer un score de risque polygène (PRS) qui prédit la chance qu’une personne développe différents types de cancer en fonction de son patrimoine génétique.

Actuellement, les scientifiques ont identifié 450 régions génomiques liées à 18 types courants de cancer, mais beaucoup de méthodes existantes pour prédire le risque de cancer montrent une efficacité limitée. Elles s'appuient sur une combinaison de facteurs génétiques et non génétiques, mais ne fournissent souvent pas beaucoup d'informations supplémentaires par rapport à d'autres prédicteurs. Des études plus vastes ont montré que l'augmentation des tailles d'échantillon peut améliorer les résultats, mais il reste des défis à relever pour découvrir de nouvelles associations génétiques. Les bio-banqués, qui collectent des données génétiques et de santé de grands groupes de personnes, offrent des ressources précieuses pour ces études. Cependant, de nombreux participants sont encore jeunes, et les cancers se développent souvent plus tard dans la vie, ce qui conduit à moins de cas observés dans ces cohortes.

Pour améliorer la prédiction du risque de cancer, les chercheurs envisagent différentes méthodes de modélisation et comment ils abordent l'analyse des données génétiques. Beaucoup d'études ont traité le cancer comme un simple cas d'avoir ou de ne pas avoir la maladie, mais il pourrait être plus informatif d'analyser l'âge auquel une personne est diagnostiquée. Cette approche alternative pourrait donner de meilleurs résultats pour identifier les associations génétiques.

#L'étude

Dans cette étude, les chercheurs voulaient montrer que prendre en compte l'âge auquel le cancer est diagnostiqué peut améliorer la découverte des liens génétiques avec le cancer. Ils ont analysé les données de deux bio-banqués, un du Royaume-Uni et un autre d'Estonie, en se concentrant sur 11 types de cancer. En utilisant une nouvelle technique de modélisation bayésienne, ils visaient à produire des estimations plus claires des effets génétiques liés à l'âge d'apparition du cancer.

L'équipe a découvert qu'utiliser l'âge au moment du diagnostic améliorait significativement leur compréhension des facteurs de risque génétiques par rapport aux méthodes traditionnelles basées sur des modèles de cas-témoins simples. Leur analyse a non seulement fourni de nouvelles perspectives sur les voies du cancer, mais a également souligné l'importance de la variation génétique dans l’apparition du cancer. Ils ont constaté que des variations génétiques courantes jouent un rôle significatif dans le risque de cancer et qu'il existe de nombreuses régions sous-jacentes de l'ADN qui contribuent à ce risque.

#L'Architecture Génétique

L'étude s'est concentrée sur l'architecture génétique de 11 cancers, révélant comment différentes variantes génétiques contribuent au risque de développer ces maladies. Les chercheurs ont découvert que les traits du cancer sont très polygéniques, ce qui signifie que de nombreux facteurs génétiques contribuent individuellement au risque de cancer. Ils ont remarqué des différences quant à la quantité de variance génétique expliquée par différents types de variantes à travers les cancers étudiés.

Certains cancers, comme le mélanome et le carcinome basocellulaire, ont montré qu'une plus grande partie de la variance génétique pouvait être attribuée à un plus petit nombre de facteurs génétiques significatifs. En revanche, pour d'autres cancers, de nombreux petits effets contribuaient au risque global. Leurs résultats suggèrent que l'âge au diagnostic pourrait mener à une compréhension plus fine du paysage génétique du cancer, notamment sur comment les variantes communes et rares jouent des rôles distincts dans différents cancers.

En réalisant leur analyse, les chercheurs ont découvert que la nature polygène de ces cancers entraînait une interaction complexe entre les facteurs génétiques. Dans l'ensemble, les analyses tenant compte de l'âge ont révélé une architecture génétique plus riche par rapport aux approches traditionnelles de cas-témoins.

#Estimations d'héritabilité

Pour comprendre la part de risque de cancer qui est héritée, les chercheurs ont calculé les estimations d'héritabilité en utilisant des méthodes statistiques avancées. Ils ont découvert que les estimations étaient davantage en accord avec les études familiales, qui mesurent la contribution génétique en fonction de l'histoire familiale. Cela a renforcé l'idée que la variation génétique héritée contribue de manière significative au risque de cancer, en particulier parmi les cancers plus communs.

Les résultats ont suggéré que différents cancers ont des niveaux de corrélation génétique variés. Par exemple, le mélanome et le carcinome basocellulaire se sont révélés notablement corrélés, indiquant que des facteurs génétiques partagés pourraient influencer le risque pour les deux maladies. De telles corrélations pourraient guider de futures recherches en identifiant non seulement les risques individuels de cancer, mais aussi comment certains cancers pourraient être liés génétiquement.

#Prédiction génomique

Par la suite, les chercheurs ont utilisé leurs découvertes pour prédire les occurrences de cancer au sein de la Biobanque estonienne. Ils ont comparé leurs résultats aux modèles existants qui utilisaient des méthodes dépassées, démontrant les améliorations apportées par leur nouvelle approche. Une partie clé de leur analyse prédictive s'est concentrée non seulement sur l'identification des personnes à haut risque, mais aussi sur la compréhension du timing de l'apparition du cancer.

En utilisant des données provenant des dossiers médicaux, ils ont démontré le potentiel de leurs modèles pour prédire avec précision qui pourrait développer un cancer, en particulier pour les individus avec des scores de risque génétique plus élevés. Les implications de cela sont significatives ; cela pourrait conduire à des stratégies de dépistage et de détection précoce plus efficaces pour les personnes à risque plus élevé, améliorant ainsi les résultats.

#Nouvelles découvertes

Les chercheurs ont également visé à découvrir de nouvelles variantes génétiques associées au cancer. Ils ont employé un cadre statistique sophistiqué pour analyser minutieusement les données existantes, conduisant à l'identification de sept nouvelles régions de gènes qui n'avaient pas été rapportées auparavant. Certaines de ces variantes se sont reproduites dans des ensembles de données indépendants, confirmant leur pertinence potentielle pour le risque de cancer.

Leur approche a fourni un aperçu complet des aspects fonctionnels de ces nouvelles variantes génétiques, dont beaucoup étaient liées à des mécanismes régulateurs qui pourraient influencer comment les gènes s'expriment. Cette compréhension de la variation régulatrice est cruciale, car elle peut aider à clarifier les processus biologiques derrière le développement du cancer et les cibles potentielles pour les traitements.

#Implications pour la recherche sur le cancer

Les résultats de cette étude soulignent la valeur d'employer des méthodes statistiques avancées et d'utiliser des données sur le timing du diagnostic du cancer. En allant au-delà des analyses simples de cas-témoins, les chercheurs ont démontré que l'exploitation des données liées à l'âge peut fournir des aperçus plus profonds et améliorer l'identification des facteurs génétiques associés. Cela pourrait ouvrir la voie à de meilleures prédictions du cancer et à des interventions ciblées.

Bien que l'étude se soit concentrée sur des individus d'ascendance européenne, les chercheurs ont souligné l'applicabilité large de leurs résultats. Leurs méthodes pourraient être adaptées et appliquées à des populations diverses, promouvant l'inclusivité dans la recherche sur le cancer et améliorant la compréhension du risque de cancer à travers différents arrière-plans génétiques.

#Résumé

En résumé, cette recherche contribue à l'émergence du domaine de la génétique du cancer en démontrant les avantages d'analyser l'âge au diagnostic. En utilisant des techniques de modélisation bayésienne sophistiquées et en étudiant de grands ensembles de données de bio-banque, les chercheurs ont identifié de nouvelles variantes génétiques associées au risque de cancer et fourni des aperçus sur l'architecture génétique de plusieurs cancers. Leurs résultats renforcent l'importance de la variation génétique dans le développement du cancer et le potentiel pour des prévisions améliorées, ouvrant la voie à des approches de soins personnalisés en matière de prévention et de traitement du cancer.

Avec les améliorations continues dans la collecte de données et les méthodes d'analyse, les recherches futures devraient vraisemblablement révéler encore plus sur les liens complexes entre la génétique et le cancer, menant finalement à de meilleures stratégies pour l'évaluation des risques, la prévention et le traitement.