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Centre de recherche
vendredi 25 novembre 2022
Communiqué de presse

Une meilleure prédiction du diabète de type 1 grâce à un score de risque transethnique : un pas vers la prévention

Des chercheurs du CHU Sainte-Justine utilisent l’apprentissage artificiel et la génétique pour mieux prédire le développement du diabète de type 1 parmi des personnes de diverses origines ethniques

MONTRÉAL, le 25 novembre 2022 Une équipe de recherche dirigée par la Dre Despoina Manousaki au Centre de recherche du CHU Sainte-Justine se lance dans un projet qui permettra d’améliorer la prédiction génétique du diabète de type 1 chez les non-Européens. La chercheuse, qui est également professeure adjointe au Département de pédiatrie et au Département de biochimie et de médecine moléculaire de l’Université de Montréal, et endocrinologue pédiatre au CHU Sainte-Justine, vient de recevoir un financement du FRDJ pour mener des recherches visant à mettre au point une évaluation du risque génétique transancestral plus précise pour cette maladie.

Maladie chronique, auto-immune et complexe, le diabète de type 1 se développe lorsque les cellules bêta du pancréas qui sécrètent l’insuline – une hormone permettant à l’organisme d’absorber le glucose pour produire de l’énergie – sont détruites par erreur par le système immunitaire. Le diabète de type 1 survient généralement chez les enfants et les jeunes adultes, et on n’en comprend pas entièrement les causes. Cependant, on sait qu’il s’agit d’une maladie polygénique, ce qui signifie que le risque de diabète de type 1 est influencé par l’action combinée de plus d’un gène.

Les scores de risque polygéniques (PRS, polygenic risk score), qui estiment la prédisposition d’une personne à une maladie polygénique en particulier selon certains gènes de l’ensemble du génome, ont donné des résultats prometteurs dans la prédiction du développement du diabète de type 1 chez les Européens. Jumelés aux autoanticorps et aux données cliniques, ces PRS pourraient aider à sélectionner des candidats pour les études à visées préventives utilisant des nouveaux médicaments. Cependant, les PRS, généralement élaborés à partir de données européennes, sont peu efficaces dans des populations ancestrales diverses en raison des différences dans l’architecture génétique des maladies polygéniques entre les différentes ascendances. Cette lacune est particulièrement importante en ce qui a trait au diabète de type 1, car les gènes de l’antigène leucocytaire humain (HLA, human leukocyte antigen), qui expliquent la plus grande partie du facteur héréditaire de la maladie, diffèrent considérablement entre les patients de différentes ascendances. Pour son projet Development of a transancestral genetic risk score for type 1 diabetes, l’objectif de l’équipe de la Dre Manousaki est de développer un PRS transancestral pour le diabète de type 1 – un score qui peut être presque aussi efficace dans différentes ascendances.

« La prédiction du risque de la maladie est essentielle dans tout effort de prévention du diabète de type 1. Le dépistage des enfants qui présentent un risque élevé de diabète et leur participation à des essais de prévention pourrait changer le cours de leur vie. S’il est possible de prédire précisément sur le plan génétique la prédisposition au diabète de type 1 chez les personnes d’ascendance européenne, l’efficacité des algorithmes de prédiction génétique diminue sensiblement chez les non-Européens, explique la Dre Despoina Manousaki. Comme il en est pour d’autres maladies polygéniques, le fait de limiter les scores de risque génétique pour le diabète de type 1 aux Européens restreint leur utilisation dans la recherche et la pratique clinique au Canada et ailleurs dans le monde. Cette limitation risque d’exacerber les inégalités en matière de santé publique. Notre objectif est d’exploiter le potentiel de l’assemblage d’échantillons génétiques provenant de diverses cohortes ethniques de patients atteints de diabète de type 1 et de témoins, et d’utiliser de nouvelles approches d’apprentissage artificiel pour créer des PRS pour le diabète de type 1 qui peuvent être aussi efficaces chez différentes origines ethniques. »

L’apprentissage artificiel dans l’exploitation des données existantes

Pour ce faire, les chercheurs appliqueront des méthodes d’apprentissage artificiel qui permettent d’utiliser les vastes données européennes disponibles tout en incorporant des informations provenant de plus petites bases de données génétiques propres à l’origine ethnique des patients atteints de diabète de type 1 et des témoins. L’équipe testera et comparera l’efficacité de ces PRS transancestraux auprès d’Africains, d’Indiens, de Latinos, d’Asiatiques du Sud-Est et de Chinois à celle obtenue chez les Européens. Si le projet réussit, il s’agira d’une étape majeure dans l’application mondiale du PRS pour la prédiction du diabète de type 1, ce qui permettra de mieux sélectionner les candidats pour les essais à visées préventives.

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À propos du centre de recherche

Le Centre de recherche du CHU Sainte-Justine est un établissement phare en recherche mère-enfant affilié à l’Université de Montréal. Axé sur la découverte de moyens de prévention innovants, de traitements moins intrusifs et plus rapides et d’avenues prometteuses de médecine personnalisée, il réunit 280 chercheurs, dont plus de 140 chercheurs cliniciens, ainsi que plus de 550 étudiants de cycles supérieurs et postdoctorants. Le centre est partie intégrante du Centre hospitalier universitaire Sainte-Justine, le plus grand centre mère-enfant au Canada.
recherche.chusj.org
@CR_CHUSJ

Source
CHU Sainte-Justine
Renseignements

Autre source / renseignements

Personne-ressource auprès des médias :
Justine Mondoux-Turcotte
Conseillère - Relations médias et relations externes
CHU Sainte-Justine 514 345-7707
justine.mondoux-turcotte.hsj@ssss.gouv.qc.ca 

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Mise à jour le 25 novembre 2022
Créée le 24 novembre 2022
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