Nouvelle technique de détection simultanée des variant ponctuels et des copy number variants dans l’obésité monogénique

New method for the simultaneous detection of punctual variations and copy number variants in monogenic obesity

• Auteur / Autrice : Mehdi Derhourhi
• Direction : Amélie Bonnefond
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génétique, génomique, bio-informatique
• Date : Soutenance le 19/12/2018
• Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Biologie-Santé (Lille ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Génomique intégrative et modélisation des maladies métaboliques (Lille) - Génomique Intégrative et Modélisation des Maladies Métaboliques

Mots clés

Mots clés contrôlés

Biologie informatique

Exome

Variations de nombre de copies de segment d'ADN

Dissertations universitaires

génétique

Obésité

Bioinformatique

Séquençage à haut débit

Génétique

Obésité

Mots clés libres

Séquençage de nouvelle génération

Obésité monogénique

Obésité polygénique

DNA sequencing

Monogenic obesity

Polygenic obesity

Résumé

La génétique, et par extension le séquençage de l’ADN, sont des outils qui ont transformé la compréhension des mécanismes impliqués dans la survenue de nombreuses pathologies, dont l’obésité. Les technologies aujourd’hui à notre disposition nous permettent de déterminer rapidement si un patient est ou non porteur d’un évènement génétique pouvant expliquer sa pathologie. L’une des techniques les plus utilisées en diagnostic aujourd’hui est le séquençage d’exome, ou WES, qui permet une excellente détection des mutations ponctuelles dans les régions codantes du génome. Mais d’autres évènements comme les copy number variants, ou CNV, peuvent également expliquer certaines pathologies, dont l’obésité, via entre autres les CNV de la région 16p11.2. Actuellement, la technique de référence pour la détection de ces copy number variants est l’analyse de puces CGH (Comparative Genomic Hybridization), mais celles-ci ne permettent pas de détecter des mutations non répertoriées au préalable lors de la création de la puce. Sur le principe, le séquençage d’exome peut lui aussi être utilisé pour détecter les CNV, mais son absence de couverture des régions non codantes du génome ne permet pas une détection efficace de ces CNV, car ceux-ci peuvent survenir sur l’ensemble du génome, en englobant des régions codantes et non codantes au sein d’un seul évènement. Le séquençage génome complet peut détecter ces deux types d’évènement, mais son cout est encore élevé ce qui freine sa démocratisation, et l’analyse de données associées nécessite d’importantes ressources informatiques, et le rend difficilement utilisable en diagnostic de routine en l’état actuel des choses. Il est donc pour l’instant nécessaire d’avoir recours à deux techniques différentes pour couvrir ces deux types d’évènements génétiques. Cela implique d’utiliser des échantillons parfois très précieux à deux reprises, de supporter les couts liés à deux techniques diagnostiques (d’environ 450 euros pour le séquençage d’exome au laboratoire et un cout un peu plus élevé pour une puce à ADN dans un laboratoire clinique), et d’allonger les temps de rendu de résultats et donc la durée d’établissement du diagnostic du patient. Cet état de fait nous a conduit à développer une technique de séquençage, que nous avons nommé CoDE-seq (Copy number variation Detection and Exome sequencing), et qui permettra la détection simultanée de ces deux types d’évènements, pour diminuer les temps d’établissement de diagnostics, leurs couts, et la quantité d’échantillon nécessaire. Ce travail a nécessité deux aspects : la mise au point technique et la mise au point analytique. La mise au point technique est passée par la création d’une nouvelle « capture », permettant une détection correcte des mutations ponctuelles de l’exome et des CNV de tout le génome. La mise au point analytique a consisté à définir la méthode à employer, et à permettre d’arriver à une détection fiable, à la fois sensible et spécifique, des CNV sur l’ensemble du génome. Une fois ces CNV identifiés, la question de leur signification fonctionnelle se pose également, et une seconde partie de ma thèse porte sur l’étude de cette signification fonctionnelle, via l’étude de la conformation spaciale de la chromatine et de l’influence des CNV sur celle-ci.

Genetics, and by extention DNA sequencing, are tools that have modified the understanding of the mechanisms involved in genetic diseases, like obesity. Today’s technology has allowed us to rapidly find if a patient carries a genetic event that may explain his/her pathology. One of the most used technology for diagnostic is exome sequencing, or WES, which enables an excellent detection of point mutations in coding regions of the genome. However other events, such as copy number variations, or CNV, can also explain some pathologies, like a severe form of obesity due to CNV in the chr16p11.2 region. Actually, the gold standard method for an accurate detection of CNV is array CGH, but this technology cannot detect new point mutations. Exome sequencing can be used to detect CNV, but the lack of coverage in non-coding regions limits CNV detection sensitivity. Of note, whole genome sequencing can detect both CNVs and point mutations, but it is still very expensive and needs huge informatics capacities, which is an obvious limitation for a routine diagnostic use.For now, we have had to use two different methods in order to accurately detect both CNVs and point mutations. In other words, we have had to use precious samples two times, to assume the cost of two different methods (which is nearly 450 euros in the laboratory for exome sequencing, and a bit more for array CGH in a clinical laboratory), and to consider the time of the realization of two different methods in order to achieve a complete diagnostic.In this context, we aimed to develop an innovative sequencing method, named CoDE-seq (Copy number variation Detection and Exome sequencing), which would allow us to simultaneously detect both CNVs and point mutations, in order to reduce the time of diagnostic, the cost, and the needed quantity of sample.This work included the method conception, and the data analysis steps. The method conception has been done through the creation of a new capture enabling the detection of point mutations in the exome, and CNVs all along the genome. Furthermore, the data analysis step included the choice of the bioinformatics methods to be used, in order to get a specific and sensitive CNV detection, all along the genome.We were also interested in the fonctional significance of identified CNV, and tried to decipher it by the study of chromatine spacial conformation and the influence of these CNV.