Marqueurs génétiques

Les marqueurs génétiques comme nouvelle frontière

Les marqueurs génétiques sont un autre groupe d’indicateurs qui ont récemment été inclus dans un certain nombre d’études de population. L’inclusion de marqueurs génétiques dans les analyses est susceptible d’augmenter sensiblement au cours des prochaines années. À ce jour, la plupart des marqueurs sont dérivés de l’ADN et représentent donc des risques inhérents pour la santé de l’individu. Jusqu’à récemment, seuls quelques indicateurs génétiques de polymorphismes de nucléotides simples (SNP) ou d’autres marqueurs avaient été inclus dans les études de population. L’apolipoprotéine E (APOE) est l’indicateur génétique candidat le plus souvent examiné et le marqueur dont l’association avec de multiples résultats de santé liés à l’âge est la plus évidente. Des études ont révélé un risque élevé de maladie d’Alzheimer à apparition tardive chez les personnes présentant l’allèle APOE-ε4 (Corder et al., 1993 ; Poirier et al., 1993), ainsi qu’un risque accru de MCV (Schilling et al. 2013). Bien que les effets du gène APOE soient relativement forts, en général, les résultats des recherches examinant l’association des gènes candidats sur les résultats de santé n’ont pas indiqué de relations claires entre la santé et la longévité et les marqueurs candidats spécifiés de l’ADN (Christensen, Johnson, & Vaupel, 2006).

Au cours des 2 dernières années, la disponibilité des informations génétiques sur de grands échantillons a augmenté rapidement et a changé l’approche de nombreuses études. La US Health and Retirement Study présente actuellement le plus grand échantillon avec le plus d’informations génétiques dans les populations adultes. Le génotypage des échantillons de la HRS a été réalisé par le NIH Center for Inherited Disease Research à l’aide de la puce à billes Illumina Human Omni-2.5 Quad, avec une couverture d’environ 2,5 millions de SNP. Cela permet désormais aux études d’association pangénomique (GWAS) d’explorer les liens entre les marqueurs génétiques et les traits, les comportements, les indicateurs biologiques ou les résultats en matière de santé. À ce titre, la plupart des chercheurs en sciences sociales ne sont pas intéressés par la découverte de gènes mais par la détermination de la pertinence de la génétique dans le cadre de la recherche en sciences sociales (Freese, 2008 ; Freese & Shostak, 2009). L’objectif ultime de beaucoup est de découvrir les interactions gène-environnement qui peuvent aider à expliquer pourquoi certaines personnes sont plus à risque pour certains résultats, et ces connaissances peuvent être utilisées pour conseiller les personnes à haut risque pour des comportements ou des modes de vie spécifiques (Boardman, Blalock, & Pampel, 2010 ; Boardman et al, 2011).

Jusqu’à présent, les chercheurs qui recherchent des liens entre les résultats des sciences sociales, par exemple l’obésité, la dépression, n’ont pas trouvé beaucoup de marqueurs génétiques qui répondent au niveau de signification attendu par les généticiens (0,05 × 10-8). Cela s’est avéré vrai même avec de très grands échantillons. Pour cette raison, il est de plus en plus courant pour les spécialistes des sciences sociales de combiner l’effet de nombreux gènes avec des niveaux de signification un peu plus faibles dans un score de risque, en considérant que les influences génétiques sur les conditions complexes de la vieillesse résultent des petits effets de nombreux gènes. Cette approche basée sur les résultats des GWAS combine les effets de plusieurs marqueurs génétiques en un score de risque polygénique (PRS) qui représente le « fardeau génétique » associé à un phénotype (Belsky & Israël, 2014 ; Belsky, Moffit, & Caspi, 2013 ; Wray, Goddard, & Visscher, 2008). Les PRS construits en pondérant les coefficients spécifiques des SNP issus des GWAS (Dudbridge, 2013) ont été utilisés pour estimer les liens génétiques avec l’obésité (Domingue et al., 2014), les tendances de l’obésité sur plusieurs années (Belsky et al, 2012), les symptômes dépressifs à travers plusieurs vagues dans une population vieillissante (Levine, Crimmins, Prescott, Arpawong, & Lee, 2014), et le cours de l’asthme infantile (Belsky & Sears, 2014).

Des mesures génétiques supplémentaires qui sont modifiées avec les circonstances de la vie sont de plus en plus disponibles dans les grandes études de population. La longueur des télomères est considérée comme un marqueur généralisé du vieillissement qui change avec le stress des circonstances de vie et le taux de vieillissement individuel. Les télomères raccourcissent avec la réplication, ce qui suggère que des télomères plus courts sont une indication d’un vieillissement plus rapide. Des télomères plus courts ont été liés à la morbidité (Demissie et al., 2006), à la mortalité (Cawthon, Smith, O’Brien, Sivatchenko, & Kerber, 2003) et à des circonstances stressantes (Epel et al, 2004).

Parmi l’échantillon d’adultes de l’étude américaine NHANES (National Health and Nutrition Examination Study), on a constaté que les télomères étaient plus courts chez les personnes moins instruites, celles qui fument et les obèses (Needham et al., 2013). Des recherches récentes menées en Angleterre ont suggéré que des télomères plus courts sont associés à une charge allostatique et à une réduction des ressources psychosociales (Zalli et al., 2014).

La prochaine frontière pour les chercheurs sociaux est l’analyse de l’expression génétique (Cole, 2013). L’analyse de l’expression, basée sur l’ARN, indique que le génome humain répond aux circonstances de la vie par différents programmes d’expression génétique. Des conditions négatives telles que le stress (Creswell et al., 2012), la solitude (Cole et al., 2007) et le fait de s’occuper d’un patient cancéreux (Rohleder, Marin, Ma, & Miller, 2009) ont été associées à des changements dans l’expression génétique qui augmentent le risque d’une variété de mauvais résultats pour la santé. Des conditions positives telles que le bien-être psychologique peuvent modifier l’expression génétique d’une manière qui devrait favoriser la santé (Fredrickson et al., 2013). Un faible SSE et des circonstances défavorables dans l’enfance ont également été liés à des changements dans le profilage des gènes chez les enfants (Chen, Miller, Kobor, & Cole, 2010 ; Miller & Chen, 2006) et il a été démontré que ces effets persistent jusqu’à l’âge adulte (Chen et al., 2010 ; Miller et al., 2009).

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