Recherche Avancée

Thèse soutenue

Intérêt des populations à effet fondateur pour la recherche de facteurs de risque génétiques des maladies multifactorielles

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Auteur / Autrice : Catherine Bourgain
Direction : Françoise Clerget-Darpoux
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génétique épidémiologique
Date : Soutenance en 2001
Etablissement(s) : Paris 11
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté de médecine (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne)
Jury : Président / Présidente : Josué Feingold
Examinateurs / Examinatrices : Josué Feingold, Laurent Abel, Evelyne Heyer, Anne Cambon-Thomsen, Jean Maccario, Hadi Quesneville
Rapporteurs / Rapporteuses : Laurent Abel, Evelyne Heyer

Résumé

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La recherche de facteurs de risque génétiques des maladies multifactorielles constitue l'enjeu majeur des études génétiques actuelles. La puissance pour détecter de tels facteurs dans les grandes populations étant assez faible, il a été proposé d'utiliser des populations plus récentes, fondées par un groupe restreint d'individus et restées isolées pendant leur croissance, appelées « populations à effet fondateur ». Ces populations ont en effet permis d'identifier de nombreux gènes impliqués dans les maladies monogéniques en utilisant une propriété liée à leur histoire et aux caractéristiques des mutations recherchées : la plupart des malades porte une mutation héritée d'un même ancêtre commun. Les facteurs de risque génétiques impliqués dans les maladies multifactorielles sont vraisemblablement fréquents, à faible effet propre. L'existence d'un ancêtre commun à la plupart des malades est donc peu probable. Au cours de ce travail, nous avons développé une méthode de localisation des facteurs de risque génétiques impliqués dans les maladies multifactorielles qui ne suppose pas l'existence d'un ancêtre commun à la plupart des malades, la méthode MILC. En travaillant sur des haplotypes, MILC recherche des régions du génome où les malades pris aléatoirement dans une même population se ressemblent plus que les témoins. Nous avons montré que cette méthode utilise à la fois l'information de liaison et d'association et que sa puissance peut être augmentée par la présence de malades fortement apparentés dans les échantillons étudiés. Ce résultat a été illustré par la détection de l'implication de la région HIA dans la susceptibilité à la maladie cœalique en utilisant des données provenant de Finlande. Bien que la puissance de détection des facteurs de risque recherchés reste faible, nous avons montré que MILC, en permettant d'utiliser dans une même analyse des malades apparentés ou non et en potentialisant l'information d'association, peut se révéler plus intéressante que la méthode des paires des germains atteints. L'analyse de données sur l'asthme dans un isolat religieux, les Huttérites, nous a conduit à adapter MILC aux problèmes des données manquantes. Enfin, en comparant MILC à plusieurs approches existantes, en stratégie de gêne candidat utilisant des marqueurs bialléliques, nous avons montré que sa puissance était sensiblement équivalente à celle des tests d'association haplotypiques les plus performants.