Identification des patients à haut risque génétique de la maladie coronarienne et de l'infarctus du myocarde : utilisation des scores de risque polygénique

La maladie coronarienne (Coronary Artery Disease; CAD), l'une des pathologies cardiovasculaires les plus prévalentes au monde, représente la première cause de mortalité dans de nombreux pays développés. Cette pathologie complexe affecte l'arbre artériel irriguant le cœur, pouvant aboutir à des troubles de la circulation et être à l'origine d'évènements aigus, voire mortels, tels que l'infarctus du myocarde (Myocardial Infarction; MI). De nombreux facteurs de risque (FDR) associés au développement de la CAD ont été décrits. Certains d'entre eux ne sont pas modifiables, comme le sexe masculin ou l'âge. D'autres sont modifiables ou contrôlables, tels que le niveau de certaines lipoprotéines athérogènes, l'hypertension artérielle, le diabète ou le tabac. Ces différents paramètres peuvent être évalués individuellement en clinique ou être pris en considération de façon combinée, au moyen de scores de risque clinique, dans le but d'estimer un risque de développer la CAD et d'agir en prévention. Toutefois, de nombreuses limitations existent pour l'utilisation de ces scores. Parmi elles, ces scores ne capturent les effets que de quelques FDR traditionnels, faisant l'impasse sur d'autres risques liés, par exemple, à des conditions inflammatoires chroniques ou d'autres susceptibilités biologiques. Enfin, ces scores ne permettent pas d'anticiper les cas très précoces de CAD ou de MI (généralement avant l'âge de 40 ans). Au cours des deux dernières décennies, plusieurs études observationnelles d'envergure nous ont permis de comprendre le rôle de notre patrimoine génétique dans l'étiologie de la CAD. Les études d'associations pangénomiques ont permis l'identification de plus de 240 loci associés à la CAD, mettant en lumière une architecture génétique complexe. Ces études ont permis d'estimer, pour un ensemble de polymorphismes nucléotidiques, des effets positifs ou négatifs significatifs sur l'occurrence de la maladie. En se basant sur un modèle additif, des méthodes statistiques permettent d'agréger ces effets en une valeur unique qui capture le risque génétique individuel de développer la maladie. Ce sont les scores de risque polygéniques (Polygenic Risk Scores; PRS). Cependant, malgré un éventail d'études montrant une prédiction indépendante du risque de CAD par rapport aux FDR, l'utilisation des PRS pour une application future dans un cadre clinique reste un sujet débattu, notamment lorsqu'ils sont comparés aux scores cliniques actuels. L'objectif principal de cette thèse est d'étudier l'impact des PRS dans la prédiction du risque de CAD et de MI par rapport aux outils utilisés en clinique, ainsi que d'améliorer les performances prédictives globales des PRS. Cette thèse comprend deux axes principaux, avec chacun deux projets. Le premier axe est dédié à la prédiction des MI au moyen de PRS spécifique à la CAD et à ses FDR. Le second axe se focalise sur l'utilisation des déterminants génétiques associés spécifiquement aux lipides et lipoprotéines pour la prédiction du risque de CAD. Brièvement, notre première étude s'est focalisée sur l'impact d'un PRS de CAD pour prédire l'incidence de MI et la mortalité, dans la cohorte britannique UK Biobank (UKB). En stratifiant nos analyses en fonction des différents groupes d'âge et du sexe, nous avons décrit des associations plus fortes entre le PRS et l'incidence de MI chez les jeunes adultes (âgés de 40 à 51 ans), notamment du sexe masculin, suggérant un intérêt pour la prédiction des cas précoces. En utilisant des analyses multivariées, nous avons constaté que l'association entre le PRS de CAD et l'incidence de CAD ou de la mortalité était indépendante de celle d'un score de risque clinique. Le PRS de CAD permettait aussi de reclassifier une proportion importante d'individus dont le risque était sous-estimé par le score clinique. Dans notre deuxième étude, nous avons validé, dans des cohortes canadiennes, l'usage de PRS de CAD et de ses FDR (obtenus à partir d'autres études). Nous avons montré que le PRS de CAD et quelques PRS de FDR étaient associés à la sévérité de la CAD (déterminée par angiographie coronarienne). Dans notre troisième étude, nous avons produit des PRS de lipides (acides gras et lipoprotéines) et comparé leurs performances prédictives par rapport à un PRS de CAD, pour prédire l'incidence de la CAD dans la cohorte UKB. Nos résultats ont permis de montrer que la majorité des PRS de lipides étudiés (27/29) étaient associés à l'incidence de la CAD. Dans la deuxième et troisième étude, nous démontrons aussi que combiner plusieurs PRS indépendants de FDR ou spécifiquement de lipides a permis d'améliorer la prédiction du PRS de CAD. Dans notre dernière étude, nous avons évalué la contribution spécifique de la lipoprotéine(a) et du gène LPA dans la détermination du risque polygénique de CAD dans la cohorte UKB. Nos résultats montrent que malgré une contribution mineure du gène LPA dans le PRS de CAD dans la prédiction de l'incidence de la CAD, une mesure de lipoprotéine(a) complémentaire est nécessaire pour une meilleure stratification du risque génétique de la CAD. Pris dans leur ensemble, les résultats de cette thèse soutiennent l'intérêt des PRS pour quantifier un risque héritable de CAD qui est non saisi par les scores cliniques conventionnels. L'usage de PRS permettra de cibler tôt les personnes qui ont un risque génétique élevé. Des efforts doivent cependant se poursuivre afin de pouvoir éventuellement les utiliser en clinique, dans la population générale.

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