Pour une base de données clinico-génétiques de patients avec déficit cognitif sur un modèle réseau social et 23andMe

Mardi 20 novembre 2012 à 11h00, Amphi 6, Bâtiment "Le Patio", 22 rue Descartes, Université de Strasbourg.

Pr Jean-Louis Mandel
Responsable du Laboratoire de Diagnostic Génétique, CHRU de Strasbourg
Mécanismes génétiques des maladies neuro-developpementales, IGBMC

Pour une base de données clinico-génétiques de patients avec déficit cognitif sur un modèle réseau social et 23andMe

L’essor des diagnostics par CGH array et celui prévisible à court terme du séquençage à haut débit va conduire à un nombre rapidement croissant de diagnostics moléculaires pour des patients avec déficit cognitif, avec ou sans autisme et troubles du comportement. Ceci sera évidemment utile pour le conseil génétique et pour trouver une première réponse aux interrogations des familles. Mais l’extraordinaire hétérogénéité génétique des déficits cognitifs va rendre très difficile l’établissement pour chaque cause spécifique (maladies génomiques à CNV récurrente, formes apparemment ou certainement monogéniques) des relations génotype-phénotype et de son histoire naturelle, de la variabilité liée à la nature de la mutation pour un gène donné, et de paramètres essentiels tels que la pénétrance.

Cette très grande complexité va rendre quasiment impossible des essais cliniques, même en open label, sauf pour les plus fréquentes de ces maladies ou celles très rares pour lesquelles une stratégie thérapeutique évidente pourra être proposée. Les éventuels traitements seront donc symptomatiques sans possibilité d’évaluation de l’efficacité éventuellement différentielle selon les causes génétiques. Vu la diversité des causes il faudrait pouvoir disposer de bases de données clinico-génétiques pour plusieurs dizaines de milliers de patients avec diagnostic moléculaire (les données CGH de 36 000 patients ont été utilisées par Jacquemont et al. 2011, pour identifier des cohortes de patients avec del ou dupl 16p11.2 permettant une première analyse des effets phénotypiques de ces 2 maladies génomiques,parmi les plus fréquentes). On connait également la difficulté d’établir des bases de données patients pérennes en milieu hospitalier, notamment en France (problèmes de coût, de temps de personnel, considérations éthiques…).

Nous souhaitons proposer en alternative un nouveau type de base de données patients pour les déficits cognitifs, basée sur un modèle de réseau social et aussi sur celui de 23andMe (cf les études récemment publiées par cette compagnie de tests génétiques DTC). La majorité des informations pour chaque patient seraient entrées par la famille concernée dans un dossier web privé avec contribution éventuelle de professionnels agréés par la famille. Les contacts entre familles avec le même problème génétique pourraient se faire de manière initialement anonyme (comme pour le contact entre "cousins" potentiels sur 23andMe), ce qui permettrait de créer des microréseaux de partage d’information, où pourraient être associés des professionnels (il est impensable d’avoir autant d’associations de familles que de causes génétiques!). Les données anonymisées de cette base pourraient être accessibles aux professionnels souhaitant réaliser une étude spécifique (après avis d’un comité mixte avec experts et représentants des familles). Les familles intéressées à participer à de telles études de manière plus directe le feraient de manière volontaire.

A (23andMe and) family driven social network model for clinical data sharing and research in intellectual deficiencies and other neurodevelopmental disorders with specific genetic causes

CGH array has led to a rapidly growing number of genetic diagnoses in patients with intellectual deficiency (ID) associated or not to autism, and this will soon be amplified by detection of mutation in ID-related genes with use of high -throughput sequencing. This will be useful for genetic counseling (when penetrance is known to be high).

But the extraordinary genetic heterogeneity of ID will render extremely difficult the determination, for each specific cause (recurrent CNV or mutated gene), of genotype-phenotype correlations and natural history, the estimation of penetrance and expressivity variation, and the organization of clinical trials, except for the most frequent causes (see recent work on 16p11.2 del or dupl). Symptomatic treatments will be proposed, with little chance to evaluate whether their efficacy depends on the specific genetic cause. It will be difficult to motivate busy MDs to establish and maintain the wide-ranging databases required for such studies.

We wish to propose as an alternative ID databases organised in a social network model, whereby most clinical information would be entered by the family of the patient. Recent papers from 23andMe or PatientsLikeMe have shown that such data can be the basis of useful research. Contacts between families affected by the same genetic cause could be established in an initially anonymous way as for Relative finder in 23andMe, creating gene or CNV specific micro-networks to which interested professionals could be associated, akin to disease specific patients associations. Anonymised data could be accessible to professionals for specific projects approved by a comity composed of health or research professionals and of families representatives. Concerned families could then decide to take part or not in such projects.

• Jean-Louis Mandel: Né à Strasbourg en 1946. Docteur en médecine et Docteur es Sciences. Il a été professeur de génétique à la Faculté de Médecine de Strasbourg jusqu'à sa nomination au Collège de France, le 1er novembre 2003 et a co-dirigé avec Dino Moras l'Institut de Génétique et Biologie Moléculaire et Cellulaire de Strasbourg (IGBMC, U184/UMR 7104 de l'INSERM, CNRS) de 2002 à 2009. Il est membre du conseil scientifique de plusieurs associations de malades et familles concernées par diverses maladies génétiques et responsable du Laboratoire de Diagnostic Génétique, CHRU de Strasbourg
• Vidéo et transparents de la conférence: Voici le lien vers le séminaire, sur lequel on trouvera aussi le document numérique présenté.