211service.com
Génomes chinois et africains séquencés
Un homme Yoruba du Nigeria et un homme chinois Han ont rejoint mercredi les sommités de la génétique James Watson et Craig Venter en tant que seules personnes à avoir séquencé leur génome et rendu public. Les deux génomes anonymes servent de preuve que les nouvelles technologies de séquençage, qui sont des ordres de grandeur moins chers que les méthodes standard, sont capables de lire avec précision la séquence d'un génome humain complet. Cela signifie que les scientifiques pourront séquencer des milliers de personnes, ce qui, espèrent-ils, permettra enfin une compréhension cohérente de la base génomique de la maladie.
Lecture de l'ADN : L'emballage dense de fragments d'ADN sur cette puce de la taille d'une carte de crédit d'Illumina, appelée Flow Cell, permet un séquençage à haut débit. Environ 50 millions de grappes d'ADN, chacune contenant environ 1 000 copies du même fragment, peuvent tenir sur une Flow Cell. Il faut actuellement environ 40 Flow Cell pour séquencer avec précision un génome humain.
Cela fait passer le temps nécessaire pour séquencer un génome humain de plusieurs années à plusieurs mois, selon Samuel Lévy , directeur de la génétique humaine au Craig Venter Institute, à Rockville, dans le Maryland, qui n'a pas participé à la recherche. C'est une énorme avancée technologique. Cela nous donne la possibilité de faire le genre d'études que nous voulons faire pour associer les variations génétiques aux traits humains.
Au cours de la dernière décennie, le coût du séquençage a chuté de façon spectaculaire. Alors que la séquence de référence générée au cours du projet du génome humain a coûté 300 millions de dollars, le génome de Watson, publié l'année dernière et séquencé à l'aide d'une technologie développée par 454 Sciences de la vie , à Branford, CT, a coûté environ 1 à 2 millions de dollars. Le génome yoruba a coûté environ 250 000 $ et n'a pris que deux mois à compléter, en utilisant la technologie de Éclairer , une société de technologie génétique basée à San Diego.
Les nouvelles technologies de séquençage augmentent la vitesse et réduisent les coûts en séquençant simultanément des centaines de milliers de morceaux d'ADN. Pour des raisons techniques, ce parallélisme massif réduit le nombre de paires de bases - les lettres d'ADN - qui peuvent être lues à partir de chaque pièce. Les méthodes de séquençage standard peuvent lire 400 à 800 paires de bases, mais la technologie d'Illumina ne peut lire que 35 à 50. Cela rend plus difficile l'assemblage d'une séquence complète, ce qui nécessite de coudre par ordinateur les pièces qui se chevauchent.
En raison de ces courtes longueurs de lecture, on ne sait pas avec quelle précision la technologie d'Illumina et d'autres sociétés pourraient séquencer un génome humain. Dans les nouvelles études, publiées aujourd'hui dans La nature , des chercheurs d'Illumina et du Beijing Genomics Institute, en Chine, montrent qu'en séquençant les génomes de leurs sujets environ 40 fois chacun, ils ont pu lire 99,9% de la séquence dans le génome de référence. Le plus grand nombre de passes de séquençage (le séquençage standard ne nécessite que 6 à 10 passes environ) est nécessaire pour compenser les longueurs de lecture plus courtes. Mais même avec les laissez-passer supplémentaires, la nouvelle technologie est beaucoup moins chère.
Les scientifiques ont pu vérifier l'exactitude de leurs séquences en les comparant avec des analyses génétiques antérieures des mêmes génomes. L'ADN Yoruba séquencé par David Bentley et ses collègues d'Illumina avait été utilisé dans des études précédentes qui recherchaient des polymorphismes mononucléotidiques (SNP), ou des variations génétiques d'une seule lettre à la fois, réparties dans l'ensemble du génome. Jun Wang et ses collègues du Beijing Genomics Institute, qui ont séquencé le génome chinois, ont comparé leurs résultats à ceux d'un microarray, conçu pour détecter des milliers de SNP courants.
Les deux nouvelles séquences ne révèlent aucune surprise génomique. Les chercheurs ont trouvé environ quatre millions de SNP dans le génome Yoruba, dont environ 26 pour cent n'avaient pas été identifiés auparavant. Le génome Yoruba présentait un niveau de diversité génétique plus élevé que les génomes simples précédemment séquencés, mais une analyse antérieure de l'ADN africain l'avait prédit. Le génome chinois, en revanche, contenait environ 13,6% de SNP non identifiés auparavant.
Les scientifiques espèrent que la capacité d'identifier de nouveaux SNP sera une aubaine dans la recherche de la base génomique de la maladie. La plupart des grandes études génomiques à ce jour se sont concentrées sur les variations génétiques courantes, celles avec une fréquence d'au moins 5 %, car elles étaient les plus faciles à trouver. Mais la recherche suggère que ces variations ne représentent qu'une fraction de la contribution génétique aux maladies courantes. La capacité de séquencer de nombreux génomes humains permettra aux scientifiques de trouver des variantes plus rares et de caractériser le rôle potentiellement important qu'elles jouent dans la santé humaine.
De telles études sont déjà en cours. Le génome Yoruba fait partie d'une collaboration internationale connue sous le nom de projet 1 000 génomes, qui servira de banc d'essai technologique pour le séquençage humain à haut volume. Vous ne pourriez pas faire 1 000 génomes avec d'anciennes technologies, mais les nouvelles technologies le rendent possible, dit Lisa Brooks , directeur du programme de variation génétique au National Human Genome Research Institute, à Bethesda, MD. Les scientifiques impliqués dans le projet visent à cataloguer toutes les variations humaines qui apparaissent à une fréquence d'environ 0,1 %.
Illumina n'est pas seul dans sa quête pour séquencer à moindre coût les génomes humains. Applied Biosystems, la société qui a fourni de nombreuses machines de séquençage pour le projet du génome humain, a également séquencé le génome Yoruba et devrait publier ses résultats bientôt. Deux startups, Pacific Biosciences et Complete Genomics, sont également sur la piste. Complete Genomics, par exemple, promet un génome de 5 000 $ d'ici l'année prochaine. Cependant, les scientifiques de la société n'ont pas encore publié leurs résultats dans des revues à comité de lecture, de sorte que l'exhaustivité et l'exactitude de leur méthode n'ont pas encore été validées de manière indépendante. Avec ces données et d'autres du projet 1000 Genomes, nous serons en bonne position pour calibrer correctement ces différentes technologies, dit Richard Gibbs , directeur du Centre de séquençage du génome humain du Baylor College of Medicine, à Houston, TX.
Les deux nouveaux génomes sont également les premiers non-caucasiens à être ajoutés à la base de données publique. Ils constituent un tremplin pour comprendre les différences génétiques entre les ethnies, explique Levy, qui a écrit un commentaire accompagnant la publication des deux articles.
Dans le même numéro de La nature , des scientifiques de la Washington University School of Medicine, à St. Louis, décrivent l'utilisation de la technologie d'Illumina pour séquencer le premier génome complet du cancer. Ils ont trouvé huit mutations non identifiées auparavant, qui pourraient faire la lumière sur la maladie.
Dans l'approche de séquençage Illumina, l'ADN est fragmenté en petits morceaux et moléculairement attaché à une lame spécialement conçue connue sous le nom de Flow Cell. Environ 50 millions de fragments tiennent sur une seule cellule. Chaque fragment est copié 1 000 fois tout en restant collé à la Flow Cell. Des bases marquées par fluorescence, représentant les quatre lettres qui composent l'ADN et colorées en rouge, vert, bleu et jaune, sont ensuite ajoutées à la cellule. La base qui correspond à la lettre en première position dans un fragment d'ADN s'attachera à ce fragment. Une caméra prend ensuite une photo des bases fluorescentes à chacun des 50 millions d'emplacements de la Flow Cell. La base est ensuite coupée et le cycle est répété pour chaque lettre du fragment d'ADN. Les images résultantes sont assemblées par calcul pour générer une séquence.