Les objectifs de cet axe sont d’explorer la faisabilité et l’impact d’intégrer des données individuelles de SHD de génome dans le soin de patients atteints de cancer ou de maladies génétiques rares, avec l’exemple des informations pharmacogénétiques. La pharmacogénétique est l’étude du lien entre traitement (médicamenteux en général) et variant(s) génétique(s) à l’échelle du génome. En adaptant de manière individuelle le traitement à chaque patient, cette discipline s’inscrit dans le concept de médecine personnalisée.
Certaines molécules ont reçu une recommandation de la FDA (Food and Drug Administration), et un génotypage est recommandé avant la première dose de médicament, afin d’éviter l’apparition d’effets indésirables telles que les toxicités ou les surdosages.
Au cours de l’étude EXOMA menée au CGFL, 400 patients ont bénéficié d’un séquençage d’exome. Ayant au départ un objectif théranostique, ces analyses ont aussi produit des données secondaires en lien avec le traitement de ces patients.
Le but de l’étude est d’extraire ces données secondaires et de les mettre en lien, le cas échéant, avec les informations cliniques. Ainsi de façon rétrospective, nous pourrons évaluer l’impact de ces données sur la prise en charge de ces patients.
L’utilisation d’un pipeline bioinformatique dédié, permettra de retenir tous les variants présentant un niveau de preuve élevé dans la réponse à un traitement, par la base de données PharmGKB (Pharmacogenomics Knowledge Base). Ces variants feront l’objet d’une analyse de comparaison de fréquences entre population contrôle et patients, puis d’une étude plus approfondie avec étude individuelle des dossiers cliniques des patients.
Ainsi, cette étude rétrospective nous permettra d’évaluer les contraintes lors de l’exploitation des données secondaire en lien avec la pharmacogénétique, afin de concevoir au mieux des futures études prospectives.
Un design identique est mené à partir du millier d’exomes séquencés. Après une étude pilote sur l’ensemble de la cohorte (Thauvin et al, EJHG 2019), une étude est menée à partir d’une présentation de patients épileptiques (CYP2C9 et phénytoine).
