| Summary: | L’identification des gènes de maladies Mendeliennes été rendue possible dans les années 1980. Le séquençage du génome humain dans les années 2000, et l’arrivée du séquençage haut débit dans les années 2010 ont permis une progression phénoménale du rythme de ces découvertes génétiques. Cependant, ces techniques ont permis d’élucider les maladies les plus accessibles, de par leur homogénéité génétique, leur forte pénétrance pour les maladies dominantes, et leur prévalence élevée. Aujourd’hui, la communauté génétique se heurte à des difficultés de plus en plus nombreuses pour identifier les maladies non monogéniques, hétérogènes, ou très rares : recruter des familles porteuses d’une maladie très rare et cliniquement bien caractérisée, ou de grandes cohortes de patients atteints de maladies communes à composante génétique, nécessite un effort clinique, logistique et financier important. De plus, le séquençage d’exome pris isolément ne permet généralement pas l’élucidation de ces pathologies. Cet outil bien que puissant trouve ses limites dans les modèles génétiques sus-cités. La réussite des approches récentes vient de son utilisation en association avec d’autres techniques, adaptées aux caractéristiques des maladies comme la rareté, la dimension polygénique, ou l’hétérogénéité génétique. J’ai utilisé le séquençage d’exome dans l’identification de gènes de maladies cardiovasculaires rares, par trois stratégies combinées différentes. La première pathologie appelée stomatocytose héréditaire, est rare, relativement homogène mais présente des difficultés de phénotypage. Elle a été caractérisée par séquençage d’exome en association avec une analyse de liaison traditionnelle et l’identification d’une endophénotype fiable. Cette approche a été appliquée avec succès dans ce modèle relativement peu complexe de maladie. La seconde pathologie étudiée, l’anévrysme de l’aorte abdominale (AAA), est une maladie commune à forte composante héréditaire, avec de rares formes dominantes à pénétrance élevée. J’ai associé séquençage d’exome en modèle dominant et recherche de variants rares dans une cohorte de cas sporadiques afin d’identifier un gène de susceptibilité à la pathologie. Cette approche s’est révélée plus complexe à mettre en place, et son efficacité peut être discutée dans le cas d'une étude d'association centrée sur un gène candidat. Enfin, la troisième partie de ce travail est consacrée à la dysplasie fibromusculaire (DFM), maladie très hétérogène sur le plan génétique, peu pénétrante, et d’endophénotype peu accessible. J’ai appliqué dans cette troisième étape le séquençage d’exome à plus grande échelle (30 individus), en association à des stratégies de filtres sophistiqués exploitant tous les types de transmission Mendélienne. J'y ai aussi associé l'utilisation des outils bioinformatiques et bases de données biologiques accessibles à la communauté scientifique. Les résultats obtenus par cette dernière approche sont prometteurs, probablement du fait des caractéristiques inhérentes de cette pathologie. L’utilisation de ces trois stratégies très différentes, adaptées aux contraintes de chaque pathologie, permet d’évaluer la puissance et l’efficacité des approches combinées utilisant le séquençage d’exome. Leurs difficultés inhérentes, leur inadaptation à certaines situations génétiques, ainsi que les pistes d’amélioration nécessaires pour l’élucidation des maladies génétiques de cause inconnue sont aussi abordés. === Identifying genes of Mendelian disorders has started within the eighties. The pace of new genes discovery has been dramatically accelerated by the availability of the human genome sequence in the 2000s, and the next-generation sequencing technologies in the 2010s. However, a majority of the elucidated conditions so far correspond to relatively simplified situations, where the prevalence and the penetrance of the condition are high and the genetic heterogeneity is low. Nowadays, geneticists meet more and more situations where gene identification in unknown disorders can be tricky. Heritable conditions that are very rare, heterogenous or with imperfect Mendelian transmission can only be elucidated using large cohorts of patients, with a very well-characterized phenotype. This requires clinical, financial and logistical efforts to be made by the research teams. Generally, using exome sequencing alone is not efficient enough to elucidate these types of conditions. The power of recently developed strategies comes from its association with other genetic analysis tools, that have been specifically developed in the context of rare, heterogenous, or polygenic disorders. I employed exome sequencing in the identification of cardiovascular genetic conditions, using three different strategies. In the first condition, called hereditary xerocytosis, using linkage analysis together with exome sequencing of distant relatives was successful in identifying the causative gene. This was made possible by the identification of a reliable endophenotype, and the relative genetic homogeneity of the disorder. The second condition I studied is the abdominal aortic aneurysm (AAA), a common disorder with a strong hereditary component and rare situations of fully penetrant, dominant inheritance. I combined exome sequencing in a family with dominant inheritance with rare variants analysis of the candidate gene in a large cohort of sporadic AAA. This analysis is more complex and can be hazardous in the context of a candidate gene approach. The third strategy was developed for the study of fibromuscular dysplasia (FMD) which is a very heterogenous condition with low penetrance and no specific endophenotype. I combined exome sequencing in a group of 30 cases and relatives with filtering strategies for any type of Mendelian inheritance. I also used available bioinformatics tools and databases for refining the candidate genes filtering. This strategy provided promising results, probably due to the genetic characteristics of this condition. In each of these examples, I adapted the analysis strategy to the peculiarities of the disorder. The results presented here enable to evaluate the efficiency of combined approaches using exome sequencing. Their specificities, limits, and the optimization that need to be done to elucidate the remaining unsolved genetic conditions are discussed.
|
|---|
