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La génomique 3D liée à la classification des maladies

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Une première étude examine l’utilité de l’organisation tridimensionnelle du génome dans la classification des leucémies
Publié: 30 Avr 2014

Pour assembler un casse-tête, il faut reconnaître la forme et le dessin de ses pièces et agencer ces dernières en respectant un ordre particulier. Un peu de la même façon, des chercheurs de l’Université McGill ont découvert que la forme tridimensionnelle du génome d’une cellule leucémique constitue l’une des clés permettant de résoudre le casse-tête de la classification des maladies chez l’homme. Les résultats de leurs travaux ont fait l’objet d’un article publié dans la revue scientifique en libre accès Genome Biology.

 
Josée Dostie, professeure et chercheuse au Département de biochimie de la Faculté de médecine de l’Université McGill, a axé ses travaux sur la forme créée par la région couvrant les gènes de la boîte homéotique A (HOXA) dans les cellules humaines ‒ un groupe de 11 gènes codant pour des protéines fortement incriminées dans de nombreux types de cancer. La professeure Dostie et ses collègues ont découvert que la forme de cette région génomique constituait un excellent indicateur du sous-type de leucémie en cause. Ces résultats préliminaires suggèrent que la génomique tridimensionnelle pourrait permettre une personnalisation optimale du traitement, bien que les applications cliniques de cette découverte soient encore loin.  
 
« Je m’intéresse au rôle du repliement du génome dans la santé et les maladies humaines », affirme la professeure Dostie, qui est également chercheuse au Centre de recherche sur le cancer Goodman. « Mon approche repose sur des technologies qui permettent de déterminer la position respective de chaque morceau d’ADN par rapport aux autres, de sorte que nous pouvons reconstruire la structure tridimensionnelle du génome en réunissant les divers éléments d’information, comme s’il s’agissait des pièces d’un casse-tête. » 
 
La professeure Dostie et les membres de son équipe ‒ tous de l’Université McGill ‒ étudient l’organisation du génome dans son ensemble et celle de régions précises intervenant dans les maladies humaines. Le groupe de gènes HOXA est l’une des régions qui présentent des anomalies de régulation dans de nombreux types de cancer.
 
« Des études précédentes avaient permis de montrer que l’expression génétique ‒ les protéines spécifiques produites par les gènes ‒ constituait un excellent facteur prédictif de la présence de leucémie chez un patient », affirme le professeur Mathieu Blanchette, coauteur de l’étude et professeur adjoint à l’École d’informatique de l’Université McGill. « Nous avons découvert que divers types de cellules leucémiques présentent également une interaction distinctive avec la chromatine ‒ soit le mode de pliage de la chromatine qui compose le génome. » On ignore encore si la forme du génome joue un rôle dans l’apparition du cancer, ou si c’est le cancer lui-même qui en modifie la morphologie. Des études plus poussées devront être réalisées afin de déterminer si la forme du génome constitue un bon indicateur d’autres types de cancer. »
 
« Notre étude vient confirmer une nouvelle piste de recherche : l’application de la génomique tridimensionnelle pour l’établissement de diagnostics ou de traitements médicaux pouvant être utilisés dans le cas de maladies pour lesquelles les technologies actuelles, y compris les données sur l’expression génétique, ne permettent pas d’améliorer les soins prodigués aux patients », affirme la professeure Dostie. « Si le recours à la génomique tridimensionnelle en pratique clinique demeure un objectif lointain compte tenu des défis techniques auxquels nous devrons faire face pour que les fruits de la recherche se traduisent en traitements concrets, nous avons néanmoins découvert une nouvelle façon d’aborder la classification des maladies qui doit faire l’objet d’études plus poussées, ne serait-ce que pour l’information qui en découlerait sur le fonctionnement du génome humain. » 
 
 
“Classifying leukemia types with chromatin conformation data”

Article: http://genomebiology.com/2014/15/4/R60
 
 

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