Identification de déterminants pharmacogénétiques prédictifs des concentrations des médicaments à l’aide de grandes cohortes observationnelles

La pharmacogénomique (PGx) étudie le concept selon lequel les déterminants génétiques peuvent aider à prédire la réponse clinique d’un patient aux médicaments. Les concentrations plasmatiques de ces derniers sont essentielles pour déterminer l’exposition, les profils pharmacocinétiques (PK), les effets cliniques et éventuellement les doses des médicaments, dont la plupart sont métabolisés par des enzymes hépatiques, les cytochromes P450 (CYPs). Néanmoins, la plupart des découvertes en matière de PGx concernant la prédiction des profils de concentrations des médicaments ont généralement recours à des plans d’études PK traditionnels avec une approche fonctionnelle. Bien qu’utile, cette méthodologie comporte des limites pour les études PGx, notamment le nombre restreint de sujets inclus, qui réduit la puissance statistique des associations PGx et limite l’identification de nouveaux variants génétiques moins fréquents. À l’inverse, les grandes cohortes observationnelles sont largement utilisées pour identifier des marqueurs génétiques physiopathologiques. Cette thèse de doctorat visait donc à 1) synthétiser les données publiées concernant les effets cliniques des polymorphismes génétiques de l’enzyme CYP2D6 sur le traitement au métoprolol, un agent β-bloquant. Les concentrations plasmatiques de métoprolol ont montré à plusieurs reprises qu’elles étaient fortement influencées par la PGx du CYP2D6; 2) développer une nouvelle méthode bioanalytique capable de quantifier les concentrations chirales de métoprolol des patients dans un contexte clinique; 3) mener une étude clinique en utilisant une grande cohorte observationnelle, ou biobanque, comme preuve de concept pour recréer l’association précédemment établie entre les phénotypes inférés des génotypes du CYP2D6 et les concentrations plasmatiques de métoprolol. Ces projets sont présentés en tant que chapitres de thèse et sous forme de manuscrits publiés. Le premier projet consistait en une revue systématique qui a permis d’extraire toutes les études relatives à la PGx du métoprolol-CYP2D6. La synthèse qualitative a suggéré que les métaboliseurs lents du CYP2D6, dépourvus de capacité enzymatique, avaient des valeurs plus élevées concernant les réductions de la fréquence cardiaque et de tension artérielle, ainsi que la survenue d’épisodes bradycardiques relativement aux autres phénotypes. Une méta-analyse ultérieure a confirmé la significativité de ces associations. Le deuxième projet a combiné des techniques bioanalytiques telles que la dérivation, l’extraction en phase solide et la chromatographie liquide avec spectrométrie de masse en tandem. Une méthode permettant de surmonter les limites analytiques antérieures a été validée avec succès pour mesurer les concentrations plasmatiques de (S)-métoprolol, l’énantiomère pharmacologiquement actif, et de son métabolite spécifique au CYP2D6. L’applicabilité d’une telle méthode a ensuite été démontrée grâce aux échantillons d’un groupe de patients issus de la Cohorte Hospitalière de l’Institut de Cardiologie de Montréal (ICM). Puis, le troisième projet présente la réalisation de l’étude LEVEL-PGx (LEVEraging Large observational cohort studies to identify pharmacogenetic determinants of drug dosing : A proof-of-concept study in the Montreal Heart Institute Hospital Cohort). L’étude portait sur un échantillon de >1000 patients sélectionnés dans la cohorte hospitalière de l’ICM, incluant leur génotypage pour CYP2D6 et la quantification du métoprolol racémique et de son métabolite spécifique au CYP2D6 dans des échantillons provenant de la Biobanque de l’ICM. Un seul échantillon unique et aléatoire par patient a été utilisé. Le recours à des modèles multivariables a validé le concept selon lequel de grandes cohortes transversales recueillant des échantillons biologiques pouvaient être utilisées afin d’identifier des associations PGx de concentrations de médicaments et ce, à des valeurs satisfaisant les seuils de significativité d’essais pangénomiques. D’autres analyses de cette cohorte ont indiqué que cette méthodologie parvenait à identifier des associations PGx qui influençaient la fréquence cardiaque au repos et la posologie du métoprolol à-travers les phénotypes du CYP2D6 et pour les déterminants génétiques uniques, même en présence de co-médications. Cependant, ces associations PGx avec les paramètres cliniques n’ont pas atteint une significativité applicable aux seuils pangénomiques. En résumé, par la reproduction d’une association PGx préalablement démontrée, l’ensemble des travaux présentés dans cette thèse suggère que l’identification et la découverte de nouveaux déterminants génétiques prédictifs des concentrations et des doses des médicaments pourrait s’effectuer par le biais de grandes cohortes observationnelles à l’échelle du génome. Ces approches permettraient de développer des modèles prédictifs plus précis de l’exposition et de la réponse aux médicaments, ce qui pourrait favoriser les découvertes PGx et, dans certains cas, éventuellement développer le potentiel translationnel d’une approche thérapeutique personnalisée selon le profil génétique des patients.

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