Épidémiologie génétique : leçons tirées de l’étude des
dissections artérielles
Stéphanie Debette, M.D., Ph.D. Service de Neurologie, CHU de Bordeaux, France
Centre INSERM U897 – Epidémiologie et Biostatistiques – Université de Bordeaux, France
Jusqu’à 50% du risque d’AVC est inexpliqué par les FDR conventionnels (hypertension, diabète, tabac…)
Données convergentes suggèrent que des facteurs de risque génétiques contribuent probablement à ce risque résiduel
Rarement (< 5%): maladie monogénique
Majoritairement prédisposition multifactorielle, chaque variation génétique étant responsable seulement d’une augmentation modeste du risque • Etudes de jumeaux & études sur antécédents familiaux
• "Pseudohéritabilité" estimée à partir des génotypes pangénomiques (16-40% selon sous-type)
Rôle facteurs génétiques + fort attendu chez patients jeunes
Bevan , Stroke 2012; Devan, Stroke 2013 Falcone, Lancet Neurol 2014
Introduction
Génotypage d’un très grand nombre de variants (~polymorphismes mononucléotidiques [SNPs]) distribués sur l’ensemble des chromosomes
SANS hypothèse a priori sur loci d’intérêt
Micropuces de 500,000 à 5,000,000 variants
Imputation de variants supplémentaires à partir de panels de référence • HapMap: 2,5 M variants • 1000G Phase I v3: 38 M variants (~7-10 M "utilisables" pop. européenne)
Feero; NEJM 2010; Zeggini; Nature Genet 2005 The 1000 Genomes Project Consortium; Nature 2012
Etudes d’association génétique pangénomiques (GWAS) ont révolutionné l’identification de FDR génétiques des maladies multifactorielles
Manolio, Nat Rev Genet 2013
Nombre de publications d’études GWAS continue à augmenter de façon exponentielle depuis 2005
Manolio, Nat Rev Genet 2013
Nombre de publications d’études GWAS continue à augmenter de façon exponentielle depuis 2005
Identification of genetic susceptibility factors
Improve understanding of underlying biology
Noveltherapeutic targets
and strategies
Risk
predictionPersonalized
medicine
Drug development Drug response and toxicity
Disease subtyping affecting treatment choice
Ex: PCSK9 inhibitors
• Progrès majeurs dans la découverte de genes sous-tendant maladies complexes Milliers d’associations robustes, révélant principalement des gènes
préalablement non suspectés
• Catalogue en ligne (http://www.genome.gov/gwastudies) > 150 loci pour traits lipidiques
> 70 loci pour maladie de Crohn
> 70 loci pour pression artérielle
> 50 loci pour diabète de type II
> 55 loci pour maladie coronaire
Récolte des GWAS particulièrement riche pour certains traits
Kato, Nat Genet 2015 Nikpay, Nat Genet 2015
Teslovich, Nature 2010 Willer, Nat Genet 2013
Franke, Nat Genet 2010 Polychronakos, Nat Rev Genet 2011
Deloukas, Nat Genet 2013
5% subarachnoid hemorrhage
Lobar ICH 30%
Deep ICH 70% 15% intracerebral
hemorrhage (ICH)
80% ischemic stroke
Cardio- embolic
20%
Atheroma 35%
Small artery disease 25%
Dissections
Moya- Moya
GWAS très utiles mais plus difficiles pour pathologies très hétérogènes comme les AVC
Undetermined 15%
Other 5%
Mok, Int J stroke 2014 Tsai, Neurology 2013
Chowdhury, Stroke 2010 Arima, J Hypertens 2010
Feigin, Lancet Neurol 2009
Variants prédisposant aux AVC peuvent agir à plusieurs niveaux Majorité des associations décrites pour des sous-types d’AVC
↑ Risk of and susceptibility to Traditional vascular risk factors
Influence mechanisms of Ischemic stroke subtypes
HTN Diabetes
Hyperchol Obesity
Smoking
Large artery atheroma
Small Artery Disease
Atrial Fibrillation
Dissection
Predispose to arterial thrombosis
Modulate tolerance to brain injury NINJ2 (?) AQP9 (?) ALDH2
PITX2 ZFHX2
9p21 HDAC9 CDC5L MMP12
Bellenguez, Nat Genet 2012; Traylor, Lancet Neurol 2012; Holliday, Nat Genet 2012; Traylor, Plos Genet 2014
Ikram, NEJM 2009; Kilarski, Neurology 2014
endophenotype
chr17q25
chr10q24
chr2p21
chr1q22
chr2p16 Fornage, Ann Neurol 2009 Verhaaren, Circ Cardiovasc Genet 2015
PHACTR1
INTRACEREBRAL HEMORRHAGE ISCHEMIC
STROKE
en
do
ph
en
oty
pe
WHITE MATTER LESIONS
APOEε2/4 chr1q22 (PMF1-BGLAP)
?
Woo, AJHG 2014
PRKCH (jap)
5% subarachnoid hemorrhage
Lobar ICH 30%
Deep ICH 70% 15% intracerebral
hemorrhage (ICH)
80% ischemic stroke
Undetermined 15%
Cardio- embolic
20%
Atheroma 35%
Small artery disease 25%
Other 5%
Dissections
Moya- Moya
Dissections artérielles cervicales (DAC), cause peu fréquente mais importante d’infarctus cérébral
Epidémiologie des DAC
Principale cause d’infarctus cérébral chez adultes jeunes et d’âge moyen
Incidence = faible en population générale – 2.3 (95%CI: 1.9-3.3) / 100,000 habitants / an
Hommes: 53-57% dans cohortes européennes
Âge moyen = 44 ans (exceptionnel après 65 ans) – Âge de survenue plus élevé chez hommes (46 vs. 41 ans)
Artère carotide interne > Artère vertébrale – 1.7 vs. 1.0 / 100,000 habitants / an – Patients avec dissection carotidienne + âgés et + souvent hommes
Ischémie cérébrale dans 67-77% cas dans plus grandes séries
Lee, Neurology 2006; Putaala, Stroke 2009 Leys, Neurology 2002; Debette & Leys, Lancet Neurol 2009
Debette, Neurology 2011; Metso, Eur J Neurol 2012
• Signes et symptômes «locaux»: – Céphalées, cervicalgies
– Claude Bernard Horner (myosis, ptosis, énophtalmie)
– Paralysie de nerf crânien (XII, IX, X)
• Ischémie cérébrale (67-77%): – AIT
– Infarctus cérébrale
• Autre – Ischémie rétinienne
– Ischémie médullaire
– Hémorragie sous-arachnoïdienne
Présentation clinique
FDR environnementaux: Infection, traumatisme cervical…
Fragilité paroi artérielle
Dissection artérielle cervicale
FDR génétiques
Susceptibilité génétique à inflammation, thrombose
Expositions environnementales conduisant à fragilisation temporaire ou permanente paroi artérielle
Mécanisme présumé
Facteurs de risque "environnementaux" et comorbidités
• Traumatisme cervical (mineur++)
• Infection récente
• Migraine (surtout sans aura)
• Hypertension
• Dysplasie fibromusculaire
• Hypercholestérolémie
• Obésité
↗ risque DAC
↘ risque DAC
Debette, Curr Opin Neurol 2014 Grond-Ginsbach Eur J Neurol 2013
Metso, Neurology 2012 Debette, Circulation 2011
Rubinstein, Stroke 2005
www.cadisp.com
Facteurs de risque génétiques
• Rarement (<1%), complication d’une maladie monogénique du tissue conjonctif
– Vascular Ehlers-Danlos syndrome (COL3A1)
– Classic / Hypermobile Ehlers-Danlos syndrome (COL5A1, COL5A1, ?)
– Marfan syndrome (FBN1)
– Osteogenesis Imperfecta (COL1A1, COL1A2)
– Loeys-Dietz syndrome (TGFBR1, TGFBR2)
Mutations à pénétrance incomplète seraient-elles plus fréquentes?
– Signes discrets de fragilité du tissu conjonctif sont fréquents chez patients atteints de DAC
– 3% de 56 pts avec DAC: mutations TGFBR2 (pas critères syn Loeys-Dietz)
Frank, EJHG 2015 Debette, Neurology 2014
Giossi, Neurology 2014 Debette & Markus, Stroke 2009; Grond-Ginsbach & Debette, Curr Mol Med 2009; Pepin, NEJM 2000
Facteurs de risque génétiques
• Rarement (<1%), complication d’une maladie monogénique du tissue conjonctif Sur 1,934 patients avec DAC (CADISP-plus)
– Vascular Ehlers-Danlos syndrome (COL3A1) – 2
– Classic / Hypermobile Ehlers-Danlos syndrome (COL5A1, COL5A1, ?) - 2
– Marfan syndrome (FBN1) - 1
– Osteogenesis Imperfecta (COL1A1, COL1A2) - 1
– Loeys-Dietz syndrome (TGFBR1, TGFBR2)
Mutations à pénétrance incomplète seraient-elles plus fréquentes?
– Signes discrets de fragilité du tissu conjonctif sont fréquents chez patients atteints de DAC
– 3% de 56 pts avec DAC: mutations TGFBR2 (pas critères syn Loeys-Dietz)
Frank, EJHG 2015 Debette, Neurology 2014
Giossi, Neurology 2014 Debette & Markus, Stroke 2009; Grond-Ginsbach & Debette, Curr Mol Med 2009; Pepin, NEJM 2000
• ATCD familiaux de DAC < 2.5% dans séries publiées
Sur 1,934 patients consécutifs avec DAC (CADISP-plus):
– 20 patients (1.0%, 95%CI[0.6-1.5%])
– de 17 familles (0.9% [0.5-1.3%]) avaient un ATCD familial de DAC
• Dans majorité des cas, DAC sont sporadiques
Variants génétiques ↑ risque de DAC dans le cadre d’une predisposition multifactorielle
Etudes d’association génétique sur gènes candidats ont conduit à peu de résultats positifs, non répliqués
Consortium CADISP GWAS de DAC (HapMap2, 2.5M variants)
Debette, Goeggel-Simonetti, et al., Neurology 2014
Debette & Markus, Stroke 2009; Schievink, Stroke 1996
Facteurs de risque génétiques
1,393 patients avec DAC recrutés pour le GWAS
CADISP-1: 942 patients / 9,259 témoins
CADISP-2: 451 patients / 5,157 témoins
CADISP (www.cadisp.com) Cervical Artery Dissections and Ischemic Stroke Patients
Debette, Int J Stroke 2009 Debette, Nat Genet 2015
14,416 témoins issus d’une banque de génotypes anonymisés au centre national de génotypage, appariés sur les cas pour l’origine géographique (basé sur distribution des "Eigenvectors")
Manhattan plot d’associations pan-génomiques avec les dissections artérielles cervicales
p = 5 x 10-8
Debette et al., Nat Genet 2015
GWAS meta-
analysis Follow-up
meta-analysis Overall meta-
analysis
(N=1,393/14,416) (N=659/2,648) (N=2,052/17,064)
SNP Chr Gene OR P-value OR P-value OR P-value
rs12402265 1 FGGY 1.23 6.12x10-6 1.21 0.012 1.23 2.30x10-7
rs6741522 2 ZNF804A 1.34 5.65x10-7 1.09 0.36 1.26 2.29x10-6
rs6820391 4 LNX1 1.23 6.35x10-6 1.28 9.28x10-4 1.24 2.36x10-8
rs9349379 6 PHACTR1 0.75 4.46x10-10 0.81 3.91x10-3 0.77 1.00x10-11
rs11172113 12 LRP1 0.78 4.22x10-8 0.93 0.34 0.82 3.03x10-7
rs1466535 12 LRP1 0.80 2.07x10-6 0.92 0.30 0.83 4.94x10-6
Association des SNPs les plus significatifs dans cohorte de réplication (N=659 patients supplémentaires, N=2,648 témoins)
Locus PHACTR1 repliqué, pas LRP1 Association “suggestive” dans LNX1 repliquée, significative en “combiné“
Seuil de significativité pour réplication p < 5.00x10-3 Debette et al., Nat Genet 2015
Hétérogénéité en function du site de dissection dans GWAS: Association plus forte avec DAC carotide pour LRP1
SNP Chr Gene CeAD site p (het) OR 95% CI P-value
rs12402265 1 FGGY carotid 0.70 1.23 (1.10-1.38) 2.95x10-4
vertebral 1.27 (1.10-1.47) 1.36x10-3
rs6741522 2 ZNF804A carotid 0.64 1.37 (1.19-1.57) 1.17x10-5
vertebral 1.32 (1.10-1.60) 3.53x10-3
rs6820391 4 LNX1 carotid 0.038 1.30 (1.16-1.45) 3.88x10-6
vertebral 1.09 (0.94-1.26) 0.28
rs9349379 6 PHACTR1 carotid 0.52 0.76 (0.68-0.85) 1.27x10-6
vertebral 0.72 (0.62-0.84) 1.38x10-5
rs11172113 12 LRP1 carotid 0.061 0.74 (0.66-0.83) 1.14x10-7
vertebral 0.89 (0.77-1.03) 0.11
rs1466535 12 LRP1 carotid 6.49x10-3 0.73 (0.65-0.82) 2.50x10-7
vertebral 0.97 (0.84-1.12) 0.68
Analyses secondaires stratifiées sur le site de dissection (856 DAC carotide et 452 DAC vertébrale)
"Pléiotropie" avec autres maladies vasculaires et neurologiques
Debette, Nat Genet 2015; Bown, AJHG 2011; Bevan, Stroke 2012; Bellenguez, Nat Genet 2012 O’Donnell, Circulation 2011; Kathiresan, Nat Genet 2009; Deloukas, Nat Genet 2013
Chasman, Nat Genet 2011; Freilinger , Nat Genet 2012; Anttila, Nat Genet 2013
Dissection artérielle cervicale
Migraine (sans aura)
Infarctus du Myocarde Calcifications
Coronaires
Infarctus cérébral sur athérome
PHACTR1 (opposé) SLC5A3 (opposé) HDAC9 (opposé) CDKN2B-AS1 (idem)
PHACTR1 (idem) LRP1 (idem) FHL5 (idem)
PHACTR1 (opposé) HDAC9 (opposé)
PHACTR1 (opposé)
Anévrysme aorte abdominale
LRP1 (idem)
Dysplasie Fibromusculaire
PHACTR1 (idem) N Bouatia-Naji, AOS.03.01 Best of Basic Science Abstract
Locus “PHACTR1”: variant causal? gène causal?
Variant à risque rs9349379-G dans intron 3 est le variant le plus significativement associé à l’infarctus du myocarde après séquençage exons de PHACTR1
Beaudouin, ATVB 2015
Rs9349379-G (allèle à risque de l’IDM) associé à ↘ expression de PHACTR1 dans artères coronaires (allèle à risque DAC(A): ↗ expression)
Locus “PHACTR1”: variant causal? gène causal?
Variant à risque rs9349379-G dans intron 3 est le variant le plus significativement associé à l’infarctus du myocarde après séquençage exons de PHACTR1
Beaudouin, ATVB 2015
Rs9349379-G (allèle à risque de l’IDM) associé à ↘ expression de PHACTR1 dans artères coronaires (allèle à risque DAC(A): ↗ expression)
Site de fixation de "myocyte enhancer factor 2 " (MEF2)
Délétion par CRISPR/Cas9 englobant rs9349379 : ↘ expression PHACTR1 dans cellules endotheliales
PHACTR1 – fonction?
Rôle dans formation du “tube vasculaire” et la polymérisation de l’actine rôle dans angiogenèse?
Regulation de l’expression du gène α-actine (ratio squelettique vs. cardiaque) – réponse à distension mécanique cardiomyocytes
Modulation de l’expression de PHACTR1 par TGFβ et VEGF
PHACTR1 semble moduler l’expression de différents facteurs pro- et anti- athérogènes
Jarray, Biochimie 2015 Kelloniemi, Plos One 2015
Fils-Aimé, J Biol Chem 2013 Allain, Cell Signal 2012 Jarray, Boichimie 2011
Allen PNAS 2004
2008 2009 2012 Gretarsdottir Ann Neurol
Ikram NEJM
Bellenguez Nat Genet Traylor Lancet Neurol Holliday Nat Genet
NINJ2 PITX2
PITX2 ZFHX2 HDAC9 9p21 CDC5L Case-Control Longitudinal Case-Control
GWAS AVC publiés
PRKCH
2008
Case-Control
Kubo Nat Genet 2,608 gene- based tag SNPs
2014 Traylor Plos Genet Age-informed GWAS
Kilarski Neurology Immunochip
Woo AJHG Hemorrhage
Case-Control
Japanese Iceland European European European
MMP12 ALDH2 PMF1
2015 Carty Stroke
Case-Control
African-Amer. (Carty)
AQP9 HABP2 PHACTR1
Debette Nat Genet Dissection
Cheng Stroke, in press
AVC du jeune
2015-16 Pulit Lancet Neurol, in press
Malik Neurology,
minor revision
Chauhan submitted
TSPAN2 ABO XXX
European
Génétique des DAC: que reste-t-il à découvrir?
"Héritabilité" des DAC (% de variance expliquée par SNPs)
N total N CeAD Heritability V(G)/Vp_L 95% CI P-value I^2 (%) P (het)
All CeAD 14544 1393 0.450 0.371-0.529 8.75x10-29 0 0.66
Carotid CeAD 14005 856 0.572 0.291-0.853 6.53x10-5 64.9 0.058
Vertebral CeAD 13622 452 0.254 0.047-0.462 0.016 0 0.81
Groupe CADISP, données non publiées Bevan, Stroke 2012
"Héritabilité" des infarctus cérébraux (WTCCC2)
Méta-analyse de GWAS élargie
Ajouter nouveaux échantillons de cohortes nouvelles et existantes
Imputation en utilisant panels plus récents (1000G & autres)
Si possible approche transethnique (incl. Amérique latine, Asie…)
GWAS global et stratifié sur site (carotide ou vertébrale)
Identifier nouveaux variants à risque de DAC (global et par sous-type)
Analyse de pléiotropie avec autres traits (GWAS disponibles)
Migraine Dysplasie fibromusculaire Athérome Anévysmes
Comprendre gènes/voies biologiques partagées avec autres mal. Vasculaires
Perspectives (1)
Variants rares en utilisant séquençage nouvelle génération (WES, WGS) GWAS explore principalement variants fréquents
Variants rares pourraient contribuer à héritabilité maladies communes
Identifier nouveaux variants (potentielles cibles thérapeutiques)
Etudes familiales, séquençage (WES) dans rare formes familiales
Identifier gènes de formes rares voies biologiques importantes
Approches "multiomics", combinant information génomique et autres informations "omics" (epigénomique, transcriptomique…)
Comprendre gènes & voies biologiques causales révélés / GWAS
Etudes expérimentales sur modèles animaux pour explorer régions génome associées
Identifier fonction du gène causal
Perspectives (2)