Aide informatique pour diagnostiquer les maladies rares

Un nouvel algorithme clinique informatique augmente le taux de diagnostic des maladies rares.

La détection des maladies rares est un défi constant dans le domaine médical, et bien que le séquençage de l’exome entier (WES) et le séquençage du génome entier (WGS) soient des techniques très utiles, il reste nécessaire d’identifier des méthodes plus rapides. La plupart des outils actuels utilisent les informations phénotypiques des patients pour prioriser les données génomiques, mais sont souvent limités par une connaissance incomplète des phénotypes génétiques stockés dans les bases de données biomédicales et par le manque d’évaluation dans des cohortes de patients réels.

Une équipe de recherche composée, entre autres, d’Aurora Pujol, Carlos Casasnovas et Agatha Schlüter, de l’Institut de Recherche Biomédicale Bellvitge (IDIBELL), situé à l’Hospitalet de Llobregat et qui est l’une des institutions NEAR de la Generalitat de Catalogne, a développé un algorithme informatique innovant appelé ClinPrior. Cet algorithme a démontré sa capacité à améliorer le taux de diagnostic chez les patients atteints de maladies rares d’origine génétique.

L’algorithme ClinPrior utilise des caractéristiques phénotypiques standardisées des patients, basées sur l’ontologie du phénotype humain, pour classer les variantes causales candidates. Par la suite, grâce à une approche de priorisation basée sur un réseau d’interactions protéiques, il propage les données pour identifier les variants ayant les plus grandes chances de succès.

Dans une série prospective de 135 familles atteintes de paraplégie spastique héréditaire (HSP) et/ou d’ataxie cérébelleuse (AC), deux maladies rares d’origine neurodégénérative, ClinPrior a obtenu un taux de diagnostic positif de 70 %, ce qui représente le double du nombre de cas diagnostiqués. diagnostiqué avec les outils actuellement utilisés dans les centres de diagnostic, selon le Dr Pujol.

Aurore Pujol (Photo : IDIBELL)

En plus de son impact direct sur le diagnostic, ClinPrior a permis aux chercheurs de créer un réseau d’interactions spécifiques aux troubles HSP/CA, permettant de futurs diagnostics et la découverte de nouveaux gènes associés à ces pathologies. Ces dernières années, le groupe dirigé par Aurora Pujol a identifié 10 nouveaux gènes responsables de maladies ultra-rares du système nerveux.

Selon les mots du Dr Pujol, ClinPrior représente une avancée cruciale dans le diagnostic génomique clinique. L’accent mis sur les informations phénotypiques standardisées et les données sur les interactions protéiques améliore non seulement l’identification des valeurs aberrantes, mais prédit également efficacement de nouveaux gènes pathogènes dont la relation avec la santé humaine n’existait pas auparavant. Cet outil permet de réduire les fastidieux processus de diagnostic, ces odyssées diagnostiques que vivent les familles à la recherche d’un nom pour leur maladie depuis plusieurs années, et en même temps, d’augmenter les connaissances scientifiques sur le fonctionnement du cerveau humain.

En plus du groupe du Dr Pujol, les groupes de recherche d’Eduardo López-Laso de la Fondation pour la Recherche Biomédicale de Cordoue (FIBICO) ont participé à la recherche ; Mireia Del Toro et Alfons Macaya, du VHIR (Institut de Recherche de la Vallée d’Hebron) ; Carme Fons de l’hôpital Sant Joan de Deu de Barcelone, Luis A. Pérez Jurado, de l’Université Pompeu Fabra (UPF) et Luis G. Gutiérrez-Solana, du Service de santé de Madrid, en Espagne. De même, il a bénéficié de la collaboration du groupe de recherche d’Adolfo López de Munain, responsable du domaine des neurosciences de l’IIS Biodonostia et directeur scientifique du Centre de recherche biomédicale en réseau sur les maladies neurodégénératives (CIBERNED) en Espagne.

L’étude s’intitule « ClinPrior : un algorithme pour le diagnostic et la découverte de nouveaux gènes par priorisation basée sur le réseau ». Et cela a été publié dans la revue universitaire Genome Medicine. (Source : IDIBELL)