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    Des protéines qui pourraient contribuer à l’apparition de maladies métaboliques communes

    De nouvelles recherches ont permis d’identifier des centaines de protéines qui pourraient contribuer à l’apparition de maladies métaboliques chroniques courantes, telles que le diabète de type 2, et par conséquent des voies vers des traitements potentiels.

    L’étude, publiée dans Nature Metabolism, a été menée par une équipe de recherche internationale de l’unité d’épidémiologie du Medical Research Council (MRC) de l’université de Cambridge, du Precision Healthcare University Research Institute (PHURI) de l’université Queen Mary de Londres et du Berlin Institute of Health at Charité (BIH) de l’Universitätsmedizin Berlin en Allemagne.

    Les chercheurs ont réussi à relier plus de 900 régions du génome humain à près de 3000 protéines présentes dans notre sang, dont beaucoup n’avaient pas été identifiées auparavant. L’équipe a ensuite appliqué ces résultats aux études génétiques existantes pour des centaines de maladies et a trouvé plus de 500 liens gène-protéine-maladie.

    Par exemple, l’équipe a montré pour la première fois que les personnes présentant des niveaux élevés d’une hormone appelée GRP sont moins susceptibles de développer un diabète de type 2, très probablement parce qu’elle diminue les risques de surpoids. Ces preuves “protéo-génomiques” font du GRP une cible potentielle pour la prévention et/ou le traitement du diabète.

    L’étude a permis de mieux comprendre scientifiquement des centaines de régions du génome, ce qui ouvre la voie à des options de traitement plus ciblées et finalement plus efficaces à l’avenir, car les protéines sont des unités fonctionnelles essentielles du corps humain et la cible la plus courante des médicaments qui existent aujourd’hui.

    L’auteur principal, le professeur Claudia Langenberg, directrice du Precision Healthcare University Research Institute (PHURI) à l’université Queen Mary de Londres et chercheuse MRC et responsable de programme à l’unité d’épidémiologie MRC au moment de l’étude, a déclaré : “Des milliers de régions de notre génome ont été identifiées comme augmentant notre risque de développer différentes maladies, mais pour la plupart d’entre elles, nous comprenons mal pourquoi.

    “En mesurant et en intégrant des informations sur des milliers de protéines dans le plasma humain, nous avons pu établir des liens solides entre les gènes qui codent ces protéines et de nombreuses maladies différentes et démystifier environ 200 régions. Cela réduit réellement les cibles thérapeutiques potentielles de chaque région génomique, qui constituent souvent un goulot d’étranglement pour l’application des découvertes génomiques.”

    L’auteur principal, le professeur Maik Pietzner, professeur au PHURI et chef de groupe à l’Institut de santé de Berlin à la Charité (BIH), a déclaré : “Dans un autre exemple prometteur, nous avons identifié une protéine, appelée DKKL1, impliquée dans la sclérose en plaques, qui renforce la déplétion de certaines cellules immunitaires – les cellules B – en tant qu’intervention.

    “Ces résultats préliminaires sont passionnants et montrent le potentiel de ces technologies pour la découverte de médicaments, et pas seulement pour les maladies métaboliques.”

    Mine Koprulu, auteur principal de l’étude, boursière Gates et doctorante à l’unité d’épidémiologie du MRC, a déclaré : “Les mécanismes biologiques qui sous-tendent les maladies ne sont pas toujours très bien compris. Pour remédier à ce problème, nous avons systématiquement lié la variation génétique, les niveaux de protéines dans le sang et les risques de maladie dans cette étude afin de pouvoir différencier les protéines qui sont susceptibles de causer une maladie, par exemple le diabète, de celles qui peuvent n’être que le résultat de maladies. L’identification des protéines causales est importante car seules les interventions sur les protéines causales conduiront à des traitements sûrs et efficaces. Nous sommes extrêmement reconnaissants aux bénévoles et à l’équipe de l’EPIC Norfolk qui ont rendu cette recherche possible.”

    Source :

    Queen Mary University of London

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