Des résultats surprenants : De nombreux gènes influencent la consommation d'alcool et de tabac
Les scores des facteurs de risque génétiques pourraient un jour aider à identifier les personnes présentant un risque élevé de toxicomanie
Des chercheurs de Penn State ont codirigé une vaste étude génétique qui a identifié plus de 2 300 gènes prédictifs de la consommation d'alcool et de tabac après avoir analysé les données de plus de 3,4 millions de personnes. Ils ont indiqué qu'une majorité de ces gènes étaient similaires chez les personnes d'ascendance européenne, africaine, américaine et asiatique.
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La consommation d'alcool et de tabac est associée à environ 15 % et 5 % des décès dans le monde, respectivement, et est liée à des maladies chroniques comme le cancer et les maladies cardiaques. Bien que l'environnement et la culture puissent influencer la consommation d'une personne et la probabilité qu'elle devienne dépendante de ces substances, la génétique est également un facteur contributif, selon des chercheurs du Penn State College of Medicine. Dans le cadre d'une étude antérieure, ils ont contribué à identifier environ 400 gènes associés à certains comportements de consommation d'alcool et de tabac chez les personnes.
"Nous avons maintenant identifié plus de 1 900 gènes supplémentaires qui sont associés aux comportements de consommation d'alcool et de tabac", a déclaré Dajiang Liu, professeur et vice-président pour la recherche au département des sciences de la santé publique. "Un cinquième des échantillons utilisés dans notre analyse étaient d'ascendance non européenne, ce qui accroît la pertinence de ces résultats pour une population diversifiée."
En collaboration avec des pairs de l'Université du Minnesota et de plus de 100 autres institutions, Liu et son équipe ont évalué des ensembles de données génétiques provenant de plus de 3,4 millions de personnes, dont au moins 20 % étaient d'ascendance non européenne. Selon Liu, leur étude est la plus grande étude génétique sur les comportements de tabagisme et de consommation d'alcool à ce jour, et elle est la plus diversifiée sur le plan ancestral. Il a précisé que son étude précédente, réalisée en 2019, ne comprenait que des données provenant de populations d'ascendance européenne.
Liu et ses collègues ont inclus des ensembles de données génétiques provenant de personnes d'ascendance africaine, est-asiatique et américaine et ont évalué une variété de traits liés au tabagisme et à l'alcool, allant de l'initiation à la consommation d'alcool ou de tabac au début de la consommation régulière et à la quantité consommée. À l'aide de techniques d'apprentissage automatique, les chercheurs ont identifié les gènes qui étaient associés à ces comportements.
En comparant les données entre des échantillons de différentes ascendances, Liu et ses collègues ont constaté une similitude frappante entre les gènes liés aux comportements de consommation d'alcool et de tabac des différentes ascendances, 80 % des variantes présentant des effets cohérents dans les populations étudiées. Bien que certaines variantes génétiques aient eu des effets différents selon l'ascendance ou des effets spécifiques à l'ascendance, les gènes associés à la consommation d'alcool et de tabac étaient largement cohérents entre les échantillons des différentes ascendances.
Les chercheurs ont utilisé l'apprentissage automatique pour développer un score de risque génétique permettant d'identifier les personnes à risque pour certains comportements liés à l'alcool et au tabac. Malgré la similitude des effets génétiques, le modèle développé à partir de données provenant d'individus d'ascendance européenne ne pouvait prédire avec précision les comportements de consommation d'alcool et de tabac que pour les personnes d'ascendance européenne. Comme le modèle n'était pas aussi précis pour prédire le risque chez les personnes d'autres origines, Liu a déclaré qu'il était nécessaire de développer des méthodes de prédiction plus sophistiquées en augmentant la taille des échantillons d'origines non européennes, ce qui pourrait améliorer la prédiction du risque dans diverses populations humaines. Les résultats ont été publiés dans la revue Nature le 7 décembre.
"Il est prometteur de constater que les mêmes gènes sont associés aux comportements de dépendance dans toutes les ascendances", a déclaré Liu, un chercheur du Penn State Cancer Institute et du Penn State Huck Institutes of the Life Sciences. "Disposer de données plus robustes et plus diversifiées nous aidera à développer des outils de prédiction des facteurs de risque qui pourront être appliqués à toutes les populations."
Selon le Dr Liu, d'ici deux à trois ans, ces scores de risque génétique pourraient être affinés et faire partie des soins de routine pour les personnes déjà identifiées par un dépistage de base comme présentant un risque accru de consommation d'alcool et de tabac. En tant que directeur intérimaire du deuxième objectif du plan stratégique du Collège de médecine, qui vise à développer et à appliquer l'intelligence artificielle biomédicale, l'apprentissage automatique et l'informatique pour faire des progrès rapides dans la recherche biomédicale, il a noté que cette recherche est un exemple de la façon dont les grandes données et les méthodes sophistiquées d'apprentissage automatique peuvent aider à prédire les risques pour la santé afin que des interventions ciblées puissent être développées.
"Ce projet a exploité de grandes quantités de données pour identifier les facteurs de risque génétiques communs à diverses populations", a déclaré Kevin Black, MD, doyen par intérim de la faculté de médecine. "L'utilisation de ces résultats pour développer des outils de dépistage des maladies du désespoir est le genre d'innovation qui aidera notre collège à montrer la voie en utilisant l'informatique de santé pour contribuer à la préservation de la santé et au traitement des maladies dans nos communautés."
Selon M. Liu, les recherches futures seront axées sur l'approfondissement de leurs résultats. La majorité des gènes identifiés par l'équipe ont des fonctions inconnues. Les chercheurs tenteront donc de comprendre leurs fonctions et la manière dont les changements dans ces gènes, leur fonction et leur interaction avec l'environnement affectent le risque de comportements addictifs. Il a également déclaré que l'augmentation de la diversité des échantillons génétiques dans les ensembles de données aidera l'équipe à développer des modèles de risque prédictifs pour les individus d'ascendances diverses.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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