Interprétation du génome

Les 12 prototypes ressemblent à des forts pour enfants préfabriqués – des boîtes de la taille de congélateurs, recouvertes de plastique rouge vif et regroupées par deux et trois sur un sol en béton à Pacific Biosciences, une startup de Menlo Park, en Californie. Mais l'extérieur simple des machines dément la complexité à l'intérieur. Chaque boîte contient une petite puce remplie de milliers de brins d'ADN provenant de bactéries ou de virus, chaque brin dans un puits de taille nanométrique. Une enzyme collée au fond de chaque puits construit rapidement un brin correspondant, enchaînant les bases, ou sous-unités chimiques de l'ADN, qui s'apparient correctement avec celles de l'original. Chacun des quatre types de bases, représentés par les lettres A, T, C et G, est marqué avec un marqueur fluorescent différent, qui est activé par la réaction qui attache une nouvelle base au brin. Parce que la machine suit les réactions au fur et à mesure qu'elles se produisent, elle peut produire des tonnes de données brutes sur les séquences des échantillons d'ADN aussi rapidement qu'une caméra intégrée peut les enregistrer.

Séquençage ultra-rapide : Des prototypes de machines à Pacific Biosciences sont testés avec de l'ADN bactérien.

Un écran d'ordinateur installé à côté de chaque machine affiche un instantané de l'action en cours. Une série de lumières se dispersent sur l'écran, éclatant et s'estompant rapidement. Chaque flash ne dure que quelques dizaines de millisecondes, mais sa couleur indique laquelle des quatre bases vient d'être ajoutée à un brin d'ADN, et sa position indique où. La vidéo doit être ralentie pour la visualisation : les flashs sont trop rapides pour que l'œil humain puisse les traiter. Les algorithmes informatiques convertissent le motif des flashs en séquences d'ADN de plusieurs centaines à plusieurs milliers de bases. Des algorithmes supplémentaires comparent ensuite des millions de ces segments d'ADN, identifient les séquences qui se chevauchent à leurs extrémités et assemblent les pièces pour capturer un génome complet.

Cette histoire faisait partie de notre numéro de janvier 2009

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Lorsqu'il s'agit de séquencer l'ADN, le temps, c'est de l'argent, et les machines commerciales de Pacific Biosciences, qui devraient sortir en 2010, pourraient s'avérer être les plus rapides jamais fabriquées. Il a fallu au Human Genome Project environ 300 millions de dollars et 13 ans pour déterminer la séquence des trois milliards de paires de bases d'ADN dans un génome humain composite, une tâche achevée en 2003. En octobre 2008, des chercheurs utilisant une variété de nouveaux types de machines ont été disant qu'ils pourraient séquencer un génome individuel pour moins de 100 000 $; une entreprise promet un génome de 5 000 $ d'ici le printemps prochain. Et Pacific Biosciences prédit que d'ici 2013, ses machines seront capables de séquencer le génome d'une personne en 15 minutes, pour moins de 1 000 $.

Jusqu'à présent, les scientifiques ont séquencé les génomes d'une poignée de personnes, ce qui leur a donné un sens général de la variabilité humaine. Mais une technologie de séquençage rapide et bon marché pourrait faciliter la lecture des génomes de milliers, voire de millions de personnes. En passant au peigne fin ces myriades de génomes et en reliant des séquences d'ADN spécifiques à différentes caractéristiques - maniabilité, taille, tension artérielle et sensibilité à l'anxiété, pour n'en nommer que quelques-uns - les scientifiques devraient être en mesure de démêler l'interaction complexe des variantes génétiques qui rendent chaque individu unique. Plus important encore, ce type de capacité de séquençage pourrait enfin révéler la base héritée des maladies courantes – une énigme qui nargue les généticiens depuis des décennies.

Cahier du journaliste : Emily Singer

L'impact réel sur la médecine, cependant, est beaucoup moins certain et peut être beaucoup moins positif. Pendant près de deux décennies, les chercheurs ont promis que les progrès de la technologie de séquençage permettront aux médecins de pratiquer une médecine personnalisée, en ciblant les traitements des patients sur la base de leurs profils génétiques. L'hypothèse était qu'un nombre limité de variantes génétiques communes se révéleraient à l'origine d'une maladie particulière, et les médecins seraient en mesure de prescrire des médicaments en fonction des variantes que leurs patients portaient. Mais les dernières données suggèrent que même les maladies héréditaires les plus courantes, telles que le diabète et les maladies cardiaques, sont liées à de nombreuses variantes différentes, chacune d'entre elles étant relativement rare. Si cela est vrai, alors la pratique de la médecine personnalisée pourrait devenir très compliquée et très coûteuse. Il ne serait pas bon d'avoir un génome de 5 000 $ et une analyse de 500 000 $, déclare Francis Collins, ancien directeur du National Human Genome Research Institute et chef du Human Genome Project.

Au-delà des variations communes
La médecine génomique a véritablement commencé dans les années 1980, lorsque les scientifiques ont identifié des gènes liés à des maladies telles que la dystrophie musculaire de Duchenne et la mucoviscidose. Les deux sont des maladies dites mendéliennes, ce qui signifie qu'elles sont causées par des mutations dans un seul gène ; toute personne qui hérite d'une ou de deux copies du gène muté, selon la maladie, en sera affectée. Au cours des 20 dernières années, les chercheurs ont identifié les gènes d'un certain nombre de troubles mendéliens, et les tests de dépistage basés sur ces découvertes ont conduit à des diagnostics plus précoces. Dans le cas de troubles qui ne se développent que lorsqu'une personne hérite de deux copies de la mutation, les tests peuvent identifier les porteurs sains, les aidant ainsi à prendre des décisions plus éclairées concernant la maternité. Les troubles monogéniques, cependant, représentent un très faible pourcentage des maladies humaines. Pour la plupart des maladies, il est beaucoup plus difficile d'identifier les coupables génétiques.

Lorsque les scientifiques ont commencé à assembler un brouillon de la séquence du génome à la fin des années 1990, ils ont découvert un phénomène utile. De gros blocs d'ADN, appelés blocs d'haplotypes, avaient tendance à être transmis intacts de génération en génération. Différentes versions de ces blocs, qui étaient liées aux origines ancestrales d'un individu, présentaient des modèles caractéristiques de variations génétiques communes connues sous le nom de polymorphismes mononucléotidiques (SNP), dans lesquels la séquence génétique varie d'une seule lettre d'ADN. Ainsi, un SNP révélateur pourrait servir de marqueur pour son ADN environnant. La découverte a été une aubaine pour les généticiens - si chaque bloc avait tendance à se produire dans un nombre limité de variétés au sein de la population humaine, il serait inutile de vérifier chaque base du génome pour les variations liées à des maladies courantes telles que l'asthme ou la schizophrénie. La présence d'un SNP particulier indiquerait quel haplotype bloque un individu transporté.

Les chercheurs ont développé des puces génétiques capables de détecter rapidement la présence de ces SNP communs dans tout le génome ; en scannant les variations révélatrices, un processus relativement peu coûteux, les puces à ADN ont permis les plus grandes études génomiques à ce jour. Les scientifiques les ont utilisés pour rechercher efficacement dans des dizaines de milliers de génomes humains des SNP plus fréquents chez les personnes autistes ou atteintes de la maladie d'Alzheimer, par exemple, que chez les personnes en bonne santé. Au cours des deux dernières années, un flot d'études ont été publiées, identifiant plus de 300 variations génétiques liées à un assortiment de traits et de maladies communs.

Mais la découverte de ces variations n'a pas conduit à la percée que certains scientifiques espéraient dans la compréhension de la base génétique des maladies courantes. C'est parce qu'ils s'avèrent ne représenter qu'une petite fraction du risque génétique pour de nombreuses maladies. Les chercheurs ont identifié 18 gènes liés au diabète de type 2, par exemple, et des tests pour identifier les variations ont été mis en place. Pourtant, de nombreux autres facteurs de risque héréditaires de la maladie restent non identifiés. Cela signifie que les nouveaux tests donnent une image incomplète de la probabilité qu'une personne développe le diabète, ce qui rend difficile leur utilisation pour adapter les décisions médicales. Il y a très peu de raisons d'être encouragés que les stratégies de prévention puissent être révolutionnées avec ce que nous avons découvert jusqu'à présent [sur la base génétique des maladies communes], déclare David Goldstein, directeur du Center for Population Genomics and Pharmacogenetics à l'Université Duke de Durham, NC.

La chasse aux SNP a du sens si le risque héréditaire de maladies comme le diabète de type 2 résulte d'une combinaison de nombreuses variations génétiques communes, chacune exerçant un petit effet. Mais et si ce n'était qu'une partie de l'histoire ? Et si d'autres types de mutations génétiques plus rares jouaient également un rôle ? Étant donné que les puces à ADN ont été conçues pour détecter les SNP courants, elles omettent des variations qui apparaissent chez moins de 1 % de la population. Ces mutations font l'objet d'une hypothèse alternative, dans laquelle, comme dans le modèle mendélien, des variations individuelles à fort impact contribuent fortement à une maladie. N'importe laquelle des variations peut se produire rarement, selon cette réflexion, mais si elles affectent les mêmes voies biochimiques ou des voies biochimiques apparentées, elles peuvent produire des résultats similaires. Collectivement, ils pourraient rendre un trouble relativement courant.

Jusqu'à récemment, seuls des efforts limités avaient été déployés pour rechercher des variantes rares liées à des maladies courantes. Cette recherche peut impliquer de passer au crible chaque lettre d'ADN, ce qui ne peut être fait que par séquençage. Avec l'ancienne technologie, c'était trop cher pour être pratique. Mais au vu des résultats décevants des études sur les puces à ADN, les scientifiques se tournent vers les nouvelles technologies de séquençage rapides pour tester rigoureusement l'hypothèse de la variante rare. Il est probable qu'une grande partie du reste de l'héritabilité [de la maladie] se cache dans des variantes rares à fort impact, dit Collins. Si nous voulons vraiment comprendre la génomique de la maladie, nous avons besoin de séquences génomiques complètes.

On ne sait toujours pas dans quelle mesure les variations rares contribuent à la maladie, mais les preuves commencent à affluer. Dans une étude publiée cet été, des biologistes de l'Université de Californie à Berkeley ont séquencé le gène d'une enzyme appelée MTHFR, qui convertit la vitamine B en folate (acide folique) d'une forme à une autre. Les scientifiques avaient précédemment identifié une variante génétique commune qui produit une version affaiblie de l'enzyme, augmentant le risque de malformations congénitales et éventuellement de maladie cardiaque. En séquençant le gène MTHFR chez 564 personnes de différentes ethnies, Nick Marini et ses collègues ont découvert quatre nouvelles variantes qui altèrent également la fonction de l'enzyme ; présent dans moins de 1 pour cent des sujets, ces variantes auraient été indétectables dans les études de microarray.

Le génome personnel
Lors d'une récente conférence au vénérable Cold Spring Harbor Laboratory de Long Island, James Watson, co-découvreur de la structure de l'ADN, était assis avachi au premier rang de l'auditorium sous un grand portrait de lui-même. Watson, qui a dirigé pendant un certain temps le Human Genome Project, a fait séquencer son génome en 2007. Ce n'était que le deuxième génome individuel à être complètement cartographié. (Craig Venter, qui a dirigé l'effort privé pour séquencer le génome, a utilisé son propre ADN comme échantillon.)

Watson n'est pas connu pour assister à des présentations successives de conférences. Mais une bonne partie de cette conférence était à son sujet. Il a assisté à des conférences, alors que les scientifiques présentaient leurs analyses de ce qui est devenu affectueusement connu sous le nom de Projet Jim. Watson est un homme de 80 ans apparemment en bonne santé, et les résultats de l'examen minutieux de son génome ont jusqu'à présent été assez banals. Il a des copies supplémentaires des variations génétiques montrées dans des études précédentes pour se protéger contre les maladies cardiaques et la dégénérescence maculaire, par exemple. Une mutation initialement préoccupante dans le BRCA1 gène, qui est lié au cancer du sein, s'est avéré inoffensif. Mais la grande majorité du génome de Watson reste ininterprétable. Les scientifiques doivent encore trouver une composante génétique à son intelligence ou à sa curiosité ou à sa tendance aux débordements politiquement incorrects. Peut-être le plus important pour Watson, il n'est pas encore clair s'il abrite une vulnérabilité génétique à la schizophrénie qu'il a transmise à son fils, qui a la maladie.

La séquence de référence du Human Genome Project, qui est un composite d'informations génétiques provenant de plus de 20 individus, a donné aux scientifiques un plan de base du génome. Mais un seul génome a ses limites. Ce n'est qu'en comparant plusieurs génomes que les scientifiques peuvent commencer à comprendre la variabilité génétique qui sous-tend la vulnérabilité à la maladie ou à la folie, la tendance aux prouesses sportives ou au génie mathématique, la tendance à l'altruisme ou à l'agressivité.

Même Watson, qui a passé sa carrière à essayer de comprendre l'ADN, semble moins qu'impressionné de voir les détails de son génome présentés. Nous verrons si cela ajoute cinq minutes à ma durée de vie, a-t-il fait remarquer lors de la conférence. En effet, la signification de la plupart de ses bizarreries génétiques restera un mystère jusqu'à ce que de nombreuses autres personnes se joignent à lui pour faire séquencer leurs génomes.

Le PGP10 : Les 10 premiers volontaires du Personal Genome Project sont actuellement en train de séquencer les régions codantes de leurs génomes ; un petit morceau de séquence est affiché pour ceux dont les données sont mises en ligne. Les données de séquence seront stockées dans une base de données publique, avec les dossiers médicaux des volontaires et d'autres informations, telles que leur morphologie faciale (telle que mesurée par les bandes frontales). Les scientifiques utiliseront la base de données, qui devrait inclure à terme 100 000 personnes, pour rechercher des liens entre les gènes et les maladies ou d'autres caractéristiques.

Le généticien de la Harvard Medical School, George Church, qui travaille sur la technologie de séquençage depuis ses recherches de doctorat à Harvard au début des années 1980, vise à accélérer ce processus. Il y a trois ans, Church a lancé le Personal Genome Project (PGP), qui vise à collecter des données génétiques et médicales auprès de milliers de personnes au cours des cinq prochaines années. Le projet indique non seulement les défis techniques et scientifiques qui pourraient être posés par le séquençage à grande échelle des génomes humains, mais aussi les problèmes éthiques.

Dans la phase pilote, le projet se concentrera sur 10 volontaires, dont Church, le psychologue de Harvard Steven Pinker et l'entrepreneur Esther Dyson. Pour commencer, il séquencera les régions codantes de leurs génomes, le 1% d'ADN qui dirige la production de protéines. Ces informations, ainsi que les antécédents médicaux des participants (y compris les régimes de prescription) et des informations sur leur taille, leur poids, leur maniabilité et d'autres traits, seront déposés dans une base de données publique. L'équipe de Church espère que cette base de données servira de ressource aux scientifiques, ou même aux membres du public, qui souhaitent rechercher des liens entre des variations génétiques spécifiques et des maladies ou d'autres traits.

La première série de données, diffusée aux participants en octobre, fait allusion à la fois à la promesse du séquençage et aux limites actuelles de l'analyse génétique. John Halamka, CIO de la Harvard Medical School et un autre des 10 volontaires d'origine, a appris qu'il était porteur d'une mutation de la maladie de Charcot Marie-Tooth, un trouble neurologique héréditaire. Cette variation rare n'aurait pas été trouvée avec les réseaux SNP existants. Mais depuis que Halamka a survécu à l'enfance indemne, et que seules trois autres personnes dans le monde ont été porteuses de cette mutation particulière, il est difficile de savoir quel impact, le cas échéant, cela a eu sur sa santé. Peut-être que de nombreuses personnes portent la variation sans effet néfaste, et le lien entre la maladie et la mutation a été surestimé. Ou peut-être que le gène a un impact plus large que prévu, augmentant le risque d'autres maladies neurologiques. (Ou, comme le note George Church, la conclusion peut simplement être une erreur.)

Plus le nombre d'entrées dans la base de données est grand, plus il sera facile de comprendre une conclusion comme celle d'Halamka. Et en avril 2008, l'équipe de Church a reçu l'approbation de Harvard pour étendre le projet de 10 à 100 000 participants. (L'Église prévoit de se développer lentement, en multipliant le nombre de sujets par 10 chaque année.) Cette prochaine phase testera sérieusement à la fois la technologie utilisée pour séquencer les génomes et les stratégies utilisées pour interpréter les données résultantes. En novembre, environ un an après le début du projet, les scientifiques de PGP n'avaient parcouru qu'un cinquième environ du séquençage des régions codantes des génomes des volontaires d'origine. (Church prévoit d'étendre le PGP à l'ensemble du génome une fois que le séquençage deviendra suffisamment bon marché.) S'ils doivent séquencer des milliers de génomes supplémentaires, la technologie de séquençage devra devenir aussi rapide et robuste que Church le pense.

Trop d'informations
L'exploitation des données du PGP posera ses propres problèmes. Tout d'abord, Church et son équipe devront trouver la meilleure façon de donner leurs résultats au plus grand groupe de bénévoles. Les 10 premiers ont reçu des conseils génétiques individuels de Joseph Thakuria, directeur médical du projet et généticien clinique à la Harvard Medical School. Mais Thakuria ne pourra pas conseiller les milliers de nouveaux sujets. Étant donné la pénurie de généticiens et de conseillers en génétique ayant une formation appropriée, ce problème est presque certain de trouver un écho beaucoup plus large à mesure que la génomique personnelle devient plus accessible.

Mais le plus grand défi de la prochaine phase de la génomique humaine sera probablement d'interpréter la signification de la gamme apparemment infinie de variations qui seront découvertes. Les changements génétiques individuels se produisent par hasard, et certains sont inoffensifs. D'autres sont dangereux, perturbant certains processus cellulaires vitaux et augmentant le risque de maladie. Et certains peuvent même être bénéfiques, améliorant par exemple la décomposition des toxines et ainsi protégeant contre certains maux. Mais il est souvent impossible de dire à quelle classe appartient une variation simplement en la regardant. Et comme les nouvelles technologies permettent aux scientifiques de séquencer les génomes d'un grand nombre de personnes, la liste des variantes connues s'allongera rapidement. Cette information va être épineuse et problématique en termes d'interprétation, déclare James Evans, professeur de génétique et de médecine à l'Université de Caroline du Nord à Chapel Hill. Nous avons tous des mutations et des altérations que nous ne comprenons tout simplement pas. Comme d'habitude, la technologie sera en avance sur notre capacité à l'utiliser.

La complexité des nouvelles informations génomiques peut également être un obstacle à la médecine personnalisée que le séquençage des gènes était censé inaugurer. Les chercheurs ont espéré créer des tests qui prédisent le risque d'un individu pour une maladie spécifique ou révèlent quel médicament est susceptible de fonctionner le mieux pour lui ou elle. Mais les tests génétiques qui détectent les variations nouvellement découvertes ne seront pas très utiles tant que les scientifiques ne pourront pas comprendre ce que signifient ces variations. Et si de nombreuses maladies courantes sont causées par des variantes rares, la tâche sera énorme. Comprendre le risque basé sur des variantes rares va nous prendre des années, déclare Dietrich Stephan, fondateur et directeur scientifique de Navigenics, une startup de génomique personnelle.

Certains scientifiques pensent que la vraie valeur de la génomique ne réside peut-être pas du tout dans la médecine personnalisée. Là où cela sera vraiment payant, disent-ils, ce sera en approfondissant notre compréhension de la maladie et en aidant les chercheurs à découvrir de nouvelles cibles pour les médicaments. La valeur principale de la cartographie génétique n'est pas la prédiction des risques, mais la fourniture de nouvelles informations sur les mécanismes de la maladie, a écrit David Altshuler, médecin et généticien au Broad Institute de Cambridge, MA, dans un article récent publié dans la revue Science. En fait, souligne Altshuler, l'identification de modifications génétiques, même rares, peut finir par aider un grand nombre de patients. Par exemple, des études sur une forme héréditaire d'hypercholestérolémie trouvée chez moins de 0,2 pour cent de la population ont conduit à la découverte du récepteur des lipoprotéines de basse densité (LDL), qui aide à éliminer l'excès de cholestérol de la circulation sanguine. Cela a conduit à son tour au développement de médicaments à succès connus sous le nom de statines, des médicaments hypocholestérolémiants qui déclenchent une augmentation du nombre de récepteurs LDL à la surface des cellules du foie.

Personne ne sait quand arrivera le prochain blockbuster. Faire des prédictions sur les avantages de la génomique est devenu aussi ingrate que d'essayer de prédire le risque de maladie lui-même. Et plus il est facile de séquencer un génome, plus il devient difficile de comprendre la complexité que révèlent les séquences. Comme le dit Collins, le projet du génome humain était peut-être une entreprise simple par rapport à ce à quoi nous sommes confrontés ensuite.

Emily Singer est Examen de la technologie rédacteur en chef biomédical de .

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