Comment les Big Data permettent de percer les mystères de l'autisme

Comment les masses de données permettent d’avancer dans le diagnostic et l'accompagnement.

scientificamerican.com Traduction de "How Big Data Are Unlocking the Mysteries of Autism" par Wendy Chung

Visualisation d'artiste de données génomiques. © Nobi Prizue Getty Images Visualisation d'artiste de données génomiques. © Nobi Prizue Getty Images
Lorsque j'ai commencé ma pratique de génétique pédiatrique il y a plus de 20 ans, j'étais frustrée de devoir constamment dire aux familles et aux patients que je ne pouvais pas répondre à beaucoup de leurs questions sur l'autisme et sur ce que l'avenir leur réservait. Quelles étaient les causes des problèmes comportementaux et médicaux particuliers de leur enfant ? Leur enfant parlerait-il ? Aurait-il des crises d'épilepsie ? Ce que je savais, c'est que la recherche était la clé pour percer les mystères d'un trouble remarquablement hétérogène qui touche plus de cinq millions d'Américains et pour lequel il n'existe aucun traitement approuvé par la FDA. Aujourd'hui, grâce en grande partie à l'impact de la recherche génétique, ces réponses commencent à se préciser.

Il y a cinq ans, nous avons lancé le programme SPARK (Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge) afin d'exploiter la puissance du big data en incitant des centaines de milliers de personnes autistes et les membres de leur famille à participer à la recherche. Plus il y a de participants, plus ces ensembles de données deviennent profonds et riches, catalysant la recherche qui élargit notre connaissance de la biologie et du comportement pour développer des approches plus précises des problèmes médicaux et comportementaux.

SPARK est la plus grande étude de recherche sur l'autisme au monde à ce jour, avec plus de 250 000 participants, dont plus de 100 000 ont fourni des échantillons d'ADN par le simple fait de cracher dans un tube. Nous avons généré des données génomiques qui ont été dépersonnalisées et mises à la disposition de chercheurs qualifiés. SPARK a pu lui-même analyser 19 000 gènes pour trouver des liens possibles avec l'autisme, travailler avec 31 des plus grandes écoles de médecine et centres de recherche sur l'autisme du pays, et aider des milliers de familles participantes à s'inscrire à près de 100 autres études de recherche sur l'autisme.

La recherche génétique nous a appris que ce que nous appelons communément l'autisme est en fait un spectre de centaines de troubles qui varient considérablement chez les adultes et les enfants.  Dans ce spectre, les individus partagent des symptômes de base et des difficultés d'interaction sociale, des intérêts restreints et/ou des comportements répétitifs.

Nous savons maintenant que les gènes jouent un rôle central dans les causes de ces "autismes", qui sont le résultat de changements génétiques combinés à d'autres causes, notamment des facteurs prénataux. À ce jour, les recherches faisant appel à la science des données et à l'apprentissage automatique ont permis d'identifier environ 150 gènes liés à l'autisme, mais elles suggèrent qu'il pourrait y en avoir jusqu'à 500 ou plus. La découverte de gènes supplémentaires et de points communs entre des individus qui partagent des différences génétiques similaires est cruciale pour faire avancer la recherche sur l'autisme et développer des soutiens et des traitements améliorés. Essentiellement, nous nous inspirerons du "livre de jeu" que les oncologues utilisent pour traiter certains types de cancer en fonction de leur signature génétique et nous appliquerons des stratégies thérapeutiques ciblées pour aider les personnes autistes.

Mais pour obtenir des réponses plus rapidement et être certains de ces résultats, SPARK et ses partenaires de recherche ont besoin d'un échantillon de taille énorme : des "données plus importantes".  Pour garantir un inventaire précis de tous les principaux contributeurs génétiques, et apprendre si et comment différentes variantes génétiques contribuent aux comportements autistiques, nous avons besoin non seulement du groupe de participants le plus important mais aussi le plus diversifié.

Les données génétiques, médicales et comportementales recueillies par le programme SPARK  auprès des personnes autistes et de leurs familles sont riches en détails et peuvent être exploitées par de nombreux chercheurs différents. L'accès à de riches ensembles de données attire des scientifiques talentueux dans le domaine de la science de l'autisme afin de développer de nouvelles méthodes pour trouver des modèles dans les données, mieux prédire les problèmes comportementaux et médicaux associés et, peut-être, identifier des aides et des traitements plus efficaces.

La recherche génétique fournit déjà des réponses et des informations sur le pronostic. Par exemple, le résultat génétique d'une famille SPARK est fortement associé à l'absence de langage parlé mais à la capacité de comprendre le langage. Forte de cette information, l'équipe médicale a fourni à l'enfant un dispositif d'aide à la communication qui a permis de réduire les crises de colère dues à la frustration de l'enfant, incapable de s'exprimer.  Une adulte chez qui on a diagnostiqué à l'âge de 11 ans une forme d'autisme autrefois connue sous le nom de syndrome d'Asperger a récemment appris que la cause de son autisme est le syndrome lié au gène KMT2C, un trouble génétique rare causé par des modifications du gène KMT2C.

Certains syndromes génétiques associés à l'autisme confèrent également des risques de cancer, de sorte que la réception de ces résultats est particulièrement importante. Nous avons renvoyé des résultats génétiques à des familles présentant des mutations du gène PTEN, qui est associé à un risque plus élevé de cancer du sein, de la thyroïde, du rein et de l'utérus. Un diagnostic génétique signifie qu'ils peuvent désormais être dépistés plus tôt et plus fréquemment pour des cancers spécifiques.

Dans d'autres cas, SPARK a identifié des causes génétiques de l'autisme qui peuvent être traitées. Grâce au séquençage de l'exome entier, SPARK a identifié un cas de phénylcétonurie (PCU) qui n'avait pas été détecté lors du dépistage néonatal.  

 Grâce au séquençage de l'exome entier, SPARK a identifié un cas de phénylcétonurie (PCU) qui n'avait pas été détecté lors du dépistage néonatal.  Cette maladie héréditaire provoque une accumulation d'acides aminés dans le sang, ce qui peut entraîner des problèmes de comportement et de mouvement, des crises d'épilepsie et des troubles du développement. Forte de ces connaissances, la famille a commencé à traiter son enfant en lui faisant suivre un régime alimentaire spécialisé à faible teneur en phénylalanine.  

Aujourd'hui, grâce à une communauté croissante de familles touchées par l'autisme qui, littéralement, donnent une partie d'elles-mêmes pour aider à comprendre les vastes complexités de l'autisme, je peux dire à environ 10 % des parents quel changement génétique a causé l'autisme de leur enfant.

Nous savons que le big data, où chaque personne représente le profil unique d'une personne touchée par l'autisme, conduira à bon nombre des réponses que nous recherchons. De meilleures connaissances génétiques, glanées grâce à l'analyse complexe de données riches, permettront de fournir les moyens d'aider les individus - enfants et adultes à travers le spectre - par une intervention précoce, une communication assistée, une éducation adaptée et, un jour, des traitements fondés sur la génétique. Nous nous efforçons de permettre à chaque personne autiste de devenir la meilleure version possible d'elle-même.

Cet article est un article d'opinion et d'analyse.

À PROPOS DE L'AUTEUR (S)

Wendy Chung, M.D., Ph.D., est chercheuse principale pour SPARK (Simons Foundation Powering Autism Research for Knowledge) ; professeure de pédiatrie et de médecine de la famille Kennedy au Vagelos College of Physicians and Surgeons de l'université Columbia ; généticienne clinique et moléculaire et médecin au New York-Presbyterian/Columbia University Irving Medical Center. En 2020, elle a été élue membre de l'Académie nationale de médecine.

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