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mardi 17 novembre 2020

Une « boîte à outils » pour l’aide au diagnostic dans les maladies complexes

Une équipe internationale dirigée par une chercheuse au CHU Sainte-Justine met au point un nouveau modèle mathématique pour améliorer la prise en charge des maladies complexes

MONTRÉAL, le 17 novembre 2020 – Alors que certaines maladies ont des causes profondes connues, de nombreuses affections sont caractérisées par de multiples interactions anormales dont on ne connaît pas l’origine spécifique.

Récemment, une équipe de recherche du CHU Sainte-Justine, de l’Université Harvard, de l’Université Stanford et de l’Université de Californie à San Francisco, a tiré parti de la biologie computationnelle pour générer un grand volume de données permettant de déconstruire et de reconstruire les réseaux d’interactions menant à une maladie et ainsi identifier de nouveaux phénotypes qui pourront orienter les cliniciens vers des stratégies thérapeutiques optimisées à chaque patient.

Les résultats de l’étude sont présentés dans le journal Patterns publié par Cell Press.

Une « boîte à outils » pour l’aide au diagnostic

Les maladies complexes, en raison de leur étiologie multifactorielle, nécessitent de nouveaux outils capables d'exploiter de grands ensembles de données quantitatives pour esquisser l'équivalent d'un «réseau trophique» en écologie, c'est-à-dire un réseau d'interactions entre diverses cellules et protéines.

La construction de ce réseau nous informe sur les différences entre un individu sain ou malade et nous permet d'identifier, d’une part, les phénotypes à l’œuvre dans la maladie et d’autre part, les stratégies thérapeutiques potentielles.

«Ici, nous avons appliqué ces approches quantitatives à la thrombopénie cyclique (TC), une maladie du sang très rare et complexe», explique la professeure Morgan Craig, chercheuse au CHU Sainte-Justine et professeure à l’Université de Montréal.

«Notre étude se compose de trois sujets porteurs de biomarqueurs de la TC, dans laquelle plusieurs cellules et protéines subissent des oscillations anormales et mènent à une concentration plaquettaire déficiente dans le sang, ce qui correspond à la représentation clinique de la maladie», poursuit-elle.

«Cependant, un des sujets présentait des marqueurs biologiques atypiques.»

«Nous avons ensuite utilisé un ensemble de techniques mathématiques (dynamique empirique), qui, à partir de données longitudinales, nous ont permis de décortiquer la dynamique des interactions physiologiques anormales dans la maladie chez chaque patient», précise Madison Ski Krieger, premier auteur de l’étude.

«La mise au point de cette ‘’boîte à outils’’ d’aide au diagnostic nous a mené vers la validation d’une intervention thérapeutique plausible.»

«Ce qui est vraiment nouveau ici, c'est que notre approche nous permet de distinguer les multiples phénotypes de la maladie en épluchant ses mécanismes physiopathologiques, indépendamment du fait qu'ils ont la même manifestation clinique», ajoute la professeure Craig.

«En d’autres mots, bien que les symptômes d’une maladie soient identiques, les mécanismes responsables de cette même maladie peuvent différer.»

Cette notion expliquerait pourquoi certains médicaments ne fonctionnent pas chez certains patients.

Voir plus loin

«Ce qui est passionnant, c’est que cette approche quantitative a le potentiel d’être appliquée à de multiples troubles complexes et populations pour en améliorer notre compréhension et guider les cliniciens vers des cibles thérapeutiques personnalisées», conclut la professeure Morgan Craig.

L’équipe poursuit ses recherches pour étudier la résistance aux médicaments dans le cancer et pour mieux comprendre les mécanismes sous-jacents la COVID-19. 

À propos de l’étude

L’article « A blueprint for identifying phenotypes and drug targets in complex disorders with empirical dynamics » a été publié dans le journal Patterns de Cell Press en novembre 2020. Le premier auteur est Madison S. Krieger, postdoctorant au Département de biologie organique et évolutive è l’Université Harvard, alors qu’il était sous la co-direction de Morgan Craig. L’auteure principale est Morgan Craig, PhD, chercheuse au CHU Sainte-Justine et professeure au Département de mathématiques et de statistique à l’Université de Montréal.

L’étude a été financée par une Subvention à la découverte et un supplément d’accélération à la découverte du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), une bourse postdoctorale du CRSNG, une subvention du National Institutes of Health (NIH) et une bourse de recherche à long terme du Programme scientifique Frontières humaines.

À propos du Centre de recherche du CHU Sainte-Justine

Le Centre de recherche du CHU Sainte-Justine est un établissement phare en recherche mère-enfant affilié à l’Université de Montréal. Axé sur la découverte de moyens de prévention innovants, de traitements moins intrusifs et plus rapides et d’avenues prometteuses de médecine personnalisée, il réunit plus de 210 chercheurs, dont plus de 110 chercheurs cliniciens, ainsi que 450 étudiants de cycles supérieurs et postdoctorants. Le centre est partie intégrante du Centre hospitalier universitaire Sainte-Justine, le plus grand centre mère-enfant au Canada et le deuxième centre pédiatrique en importance en Amérique du Nord. Détails au recherche.chusj.org

Source
CHU Sainte-Justine
Renseignements

Source :

Maude Hoffmann
Communications, Centre de recherche du CHU Sainte-Justine
maude.hoffmann.hsj@ssss.gouv.qc.ca

Personnes-ressources auprès des médias :

Florence Meney
Conseillère-cadre – médias externes
CHU Sainte-Justine
Tél. : 514-755-2516
florence.meney.hsj@ssss.gouv.qc.ca  

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Mise à jour le 17 novembre 2020
Créée le 16 novembre 2020
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