Les Big Data rendent visibles les facteurs génétiques cachés du diabète de type 2
Pourquoi les tests sanguins sont-ils trompeurs dans la recherche sur le diabète ?
De nombreuses études génétiques ont permis d'identifier un grand nombre de variantes de risque pour le diabète de type 2 (T2D) - mais quels sont les gènes et les protéines réellement impliqués dans les mécanismes de la maladie ? Une équipe internationale dirigée par Helmholtz Munich a utilisé des données génétiques collectées à l'échelle mondiale pour identifier les gènes et les protéines liés au diabète de type 2. Les chercheurs ont systématiquement comparé leurs résultats entre plusieurs tissus et quatre groupes d'ascendance mondiale. Publiés dans Nature Metabolism, ils démontrent que les analyses limitées aux seuls échantillons de sang auraient manqué de nombreux signaux de maladies potentiellement causales.
Les tissus sont importants : La biologie n'est souvent pas dans le sang
Pour de nombreuses études moléculaires, les données sanguines constituent la source la plus pratique. Or, le diabète de type 2 provient d'un réseau d'organes et de types de cellules, par exemple dans le tissu adipeux, le foie, les muscles squelettiques ou les cellules productrices d'insuline du pancréas. "Notre analyse montre à quel point il est incomplet d'essayer d'expliquer les mécanismes à partir des seules données sanguines", explique le Dr Ozvan Bocher de l'Université de Bretagne Occidentale (France) et de l'Institut de génomique translationnelle du Helmholtz de Munich, premier auteur de la publication. "Dans sept tissus liés au diabète, nous avons identifié des preuves de causalité pour 676 gènes, tout en constatant qu'une grande partie de ces effets n'apparaissent pas dans le sang.
L'article quantifie cette constatation : seuls 18 % des gènes ayant un effet causal dans un tissu primaire du DT2 - tel que le pancréas - présentent également un signal correspondant dans le sang ; à l'inverse, 85 % des effets génétiques trouvés dans les tissus du DT2 n'apparaissent pas dans le sang.
"Il ressort clairement de nos analyses que le contexte tissulaire est très important pour élucider les mécanismes qui sous-tendent le diabète de type 2", déclare le professeur Eleftheria Zeggini, directrice de l'Institut de génomique translationnelle du Helmholtz de Munich et professeur de génomique translationnelle à l'Université technique de Munich (TUM), qui a dirigé l'étude.
Les données génomiques mondiales renforcent les résultats et permettent de découvrir de nouvelles maladies candidates
L'étude s'appuie sur une étude génomique internationale menée par la Type 2 Diabetes Global Genomics Initiative (T2DGGI). Ce consortium international rassemble des données génétiques provenant de nombreuses études menées dans le monde entier et utilise des études d'association à l'échelle du génome (GWAS) pour rechercher des variantes d'ADN associées au risque de diabète de type 2. L'analyse T2DGGI comprend des données provenant de plus de 2,5 millions de personnes, dont plus de 700 000 individus d'ascendance non européenne.
"Cette étude démontre avec force la force et la pertinence de la collaboration internationale et des données génomiques à grande échelle pour découvrir les mécanismes moléculaires qui sous-tendent les maladies métaboliques complexes telles que le diabète de type 2", déclare le professeur Martin Hrabě De Angelis, membre et porte-parole du conseil d'administration (par intérim) et directeur de la recherche au Helmholtz Munich.
L'équipe internationale a étudié comment les variantes génétiques influencent l'activité des gènes et l'abondance des protéines, et si cela peut fournir des indices sur les causes génétiques du diabète de type 2. Pour ce faire, les chercheurs ont utilisé ce que l'on appelle les "cis quantitative trait loci" (cis-QTL) : des variantes génétiques situées à proximité d'un gène qui modifient de manière mesurable l'activité de ce gène ou l'abondance de la protéine correspondante. L'équipe a testé 20 307 gènes et 1 630 protéines dans quatre groupes ancestraux d'Europe, d'Afrique, d'Amérique et d'Asie de l'Est.
"Nous avons ainsi obtenu des preuves solides que les niveaux génétiquement prédits de 335 gènes et de 46 protéines pouvaient influencer le risque de DT2", explique Ozvan Bocher. "Certains de ces gènes représentent des candidats solides, car leurs effets ont été reproduits dans des ensembles de données indépendants provenant d'autres études au sein des mêmes groupes d'ancêtres. Si la plupart des effets sont cohérents d'un groupe d'ancêtres à l'autre, certains ne deviennent visibles que lorsque des populations précédemment sous-représentées sont incluses.
Les Big Data éclairent les mécanismes génétiques du DT2
"Nos résultats n'ont été possibles que grâce à la disponibilité d'informations approfondies sur les profils moléculaires des tissus pertinents pour le diabète de type 2", explique M. Zeggini pour mettre les résultats en perspective. Une chose est déjà claire, ajoute le chercheur : "Si nous voulons comprendre les mécanismes du diabète de type 2 et traduire les résultats de manière fiable, nous devons tenir compte à la fois de la biologie des tissus et de la diversité génétique.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Ozvan Bocher, Ana Luiza Arruda, Satoshi Yoshiji, Chi Zhao, Alicia Huerta-Chagoya, Chen-Yang Su, Xianyong Yin, Davis Cammann, Henry J. Taylor, Jingchun Chen, ... Jerome I. Rotter, Andrew P. Morris, Eleftheria Zeggini; "Unravelling the molecular mechanisms causal to type 2 diabetes across global populations and disease-relevant tissues"; Nature Metabolism, 2026-1-27
Autres actualités du département science
