Développement et application de méthodologies statistiques pour études multi-omiques dans le diabète de type 2 : au-delà de l'ère des études d'association pangénomiques
Auteur / Autrice : | Mickaël Canouil |
Direction : | Philippe Froguel |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Biostatistique |
Date : | Soutenance le 29/09/2017 |
Etablissement(s) : | Lille 2 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Biologie-Santé (Lille ; 2000-....) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Récepteurs nucléaires, maladies cardiovasculaires et diabète (Lille) - Génomique Intégrative & Modélisation des Maladies Métaboliques |
Mots clés
Résumé
Les études d'association pangénomiques (GWAS) ont permis l'identification de plusieurs dizaines de gènes et de polymorphismes nucléotidiques (SNPs) contribuant au risque de diabète de type 2.Plus généralement, les GWAS ont permis d'identifier des milliers de SNPs contribuant à des maladies complexes chez l'Homme.Cependant, la caractérisation fonctionnelle et les mécanismes biologiques impliquant ces SNPs et ces gènes restent en grande partie à explorer.En effet, les conséquences de ces polymorphismes sont complexes et peu connues. Une conséquence directe est l'altération de la protéine codée par un gène, voire une extinction complète de la transcription du gène (p.ex. via l’introduction d’un codon stop dans la séquence).Par ailleurs, ces polymorphismes peuvent avoir un rôle de régulation dans l'expression des gènes, par exemple, en perturbant la liaison de facteurs de transcription et d'enzymes impliqués dans la méthylation de l'ADN.Malgré des associations fortes des SNPS identifiés, ils ne peuvent expliquer la totalité de l'héritabilité du diabète de type 2, suggérant par le fait même des mécanismes d'interactions entre les différentes couches que représentent la génomique, la transcriptomique et l'épigénomique.Le changement de paradigme en statistique génétique et la disponibilité de données transcriptomiques et épigénomiques sont responsables de l'évolution du domaine, passant des analyses d'associations à des analyses transversales de type multi-omique, et permettant de fournir des éléments de réponse sur l’aspect fonctionnel des SNPs ou des gènes impliqués, et dans certains cas, permettant d'évaluer le lien causal de ces variants sur la pathologie.Les développements et applications méthodologiques proposés dans cette thèse sont variés, allant d’une approche similaire aux GWAS, mettant à profit les données longitudinales disponibles dans certaines cohortes (p.ex. D.E.S.I.R.), au moyen d'un modèle joint; de la caractérisation fonctionnelle de gènes candidats, identifiés par GWAS, dans la sécrétion d'insuline par une étude transcriptomique multi tissu et dans un modèle cellulaire; de l'identification d'un nouveau gène candidat (PDGFA) impliqué dans la dérégulation de la voie de l'insuline dans le diabète de type 2 via des mécanismes épigénétiques et transcriptomiques; et enfin de la caractérisation de l'effet sur le transcriptome de deux substituts du bisphénol A dans un modèle d’adipocyte primaire.L'augmentation des connaissances des processus biologiques dans lesquels sont impliqués les SNPs et gènes identifiés par GWAS pourrait permettre l'élaboration de stratégies diagnostiques plus efficaces, ainsi que l'identification de cibles thérapeutiques pour le traitement du diabète de type 2 et des complications associées (p.ex. insulinorésistance, NAFLD, cancer, etc.). Plus généralement, ces études multi-omiques ouvrent la voie à l'approche émergente que représente la médecine de précision, permettant le traitement et la prévention des pathologies tout en prenant en compte ce qui fait la spécificité d'un individu, à savoir son génome et son environnement, tous deux interagissant sur son transcriptome et son épigénome.