Progrès dans les traitements médicaux sur mesure : ils ont détecté « l'empreinte digitale » des cellules immunitaires

La plupart des maladies auto-immunes sont faciles à diagnostiquer mais difficiles à traiter. Cependant, ce scénario pourrait changer en fonction des résultats de recherches menées par des scientifiques australiens, canadiens et nord-américains publiés dans Science. L'étude a proposé d'utiliser l'empreinte digitale unique des cellules immunitaires pour identifier rapidement les traitements qui fonctionneront en cas de maladie auto-immune.

« Nous avons analysé le profil génomique de plus d'un million de cellules provenant de 1 000 personnes afin d'identifier une empreinte digitale reliant des marqueurs génétiques à des maladies telles que la sclérose en plaques, la polyarthrite rhumatoïde, le lupus, le diabète de type 1, la spondylarthrite, les maladies inflammatoires de l'intestin et la maladie de Crohn maladie. Pour ce faire, nous avons pu utiliser le séquençage de cellules individuelles, une nouvelle technologie qui nous permet de détecter des changements subtils dans des cellules individuelles », explique Joseph Powell, auteur principal de l'article et chercheur au Garvan Institute for Medical Research de Sydney, en Australie.

Cette découverte pourrait aider les gens à trouver des traitements personnalisés qui leur conviennent et à orienter le développement de nouveaux médicaments. L'étude conjointe menée par des chercheurs de Sydney, Hobart, Melbourne, Brisbane et San Francisco permet de comprendre pourquoi certains traitements fonctionnent bien chez certains patients, mais pas chez d'autres.

Il s'agit de la plus importante étude réalisée à ce jour pour relier les gènes responsables de maladies à des types spécifiques de cellules immunitaires. Un essai est actuellement en cours à Sydney auprès de patients atteints de la maladie de Crohn dans le but d'anticiper quels traitements fonctionneront pour des patients spécifiques.

« Certaines maladies auto-immunes peuvent être difficiles à traiter », a déclaré Powell. En raison de la complexité de notre système immunitaire et de la mesure dans laquelle il varie d'un individu à l'autre, nous ne comprenons pas bien pourquoi un traitement fonctionne bien chez certaines personnes, mais pas chez d'autres. »

L'étude a lié des gènes spécifiques et des types de cellules immunitaires à la maladie d'une personne. Cela signifie que le profil génétique unique d'un individu pourrait être utilisé pour administrer des traitements adaptés pour apprivoiser précisément son système immunitaire.

« Nos données fournissent également une nouvelle voie pour réduire les cibles médicamenteuses potentielles. Les impacts potentiels de cette recherche sur la santé et l'économie sont énormes », a expliqué Alex Hewitt, co-auteur principal et chercheur clinique au Menzies Institute for Medical Research de l'Université de Tasmanie. La plupart des maladies génétiques rares ressemblent à un gros accident de voiture dans le corps : elles sont généralement faciles à identifier et à localiser dans le génome où elles surviennent. Mais les maladies immunitaires ressemblent souvent davantage à des embouteillages, où les changements génétiques qui les arrêtent sont plus difficiles à identifier spécifiquement. Cette étude nous a aidés à identifier les points sensibles. »

Les systèmes immunitaires sont conçus pour lutter contre les menaces externes, mais les maladies auto-immunes surviennent lorsque le système immunitaire cible lui-même les cellules saines. Ce sont des affections qui touchent une personne sur 12 dans le monde et qui nécessitent des traitements à vie pour minimiser les dommages. Souvent, au cours de la maladie, les patients essaieront de nombreux traitements différents avant de trouver celui qui leur convient.

« Certains médicaments peuvent être très efficaces chez seulement 15% des patients, ils ne sont donc pas recommandés en tant que traitement de première intention », explique Seyhan Yazar, co-auteur de l'étude. Nous avons maintenant un moyen de relier la réponse au traitement à la génétique immunitaire d'un individu, et potentiellement de détecter 15 % des patients avant même qu'un médecin n'administre un traitement. »

Les chercheurs affirment que leurs données pourraient réduire les risques associés au développement de nouveaux traitements. « Les sociétés pharmaceutiques peuvent avoir des centaines d'objectifs et doivent décider lesquels mèneront à des essais cliniques de phase I, sachant que 90 % des médicaments candidats potentiels échouent au cours du développement clinique », a déclaré José Alquicira-Hernández, co-auteur principal et chercheur au Garvan Institute. Il est essentiel de comprendre quels types de cellules sont pertinents pour une maladie en particulier pour développer de nouveaux médicaments. »

L'étude fournit des informations uniques en examinant les gènes des cellules immunitaires individuelles à une échelle sans précédent. Il a analysé la génomique de plus d'un million de cellules immunitaires individuelles provenant d'environ 1 000 individus en bonne santé, explorant 14 types différents de cellules immunitaires au total.

Cette approche individuelle permet d'obtenir une image beaucoup plus claire que les études précédentes qui ont analysé des cellules combinées dans un échantillon de sang. « Le problème avec l'analyse d'ARN en vrac est que nous ne regardons qu'un seul signal moyen. Mais il existe une grande variation des fonctions cellulaires et des types de cellules qui permettent à l'organisme de se défendre contre les attaques », explique Yazar. L'analyse moyenne ne reflète pas ce qui se passe dans l'ensemble des cellules immunitaires. »

« Nous travaillons sur une étude de la maladie de Crohn en collaboration avec St. George qui déterminera comment le génotype immunitaire d'un patient affecte sa réponse à différents traitements et nous cherchons à établir de nouveaux essais sur diverses maladies auto-immunes », a conclu Powell. Il s'agit d'une étape importante qui vise à montrer comment la génétique contribue au risque de maladies immunitaires au niveau cellulaire. »

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