Ces dernières années, la scores polygéniques Les PGS (Physical Genetic Surgeons) ont été présentés comme un outil révolutionnaire qui transformera la prévention des maladies. En combinant l'effet de multiples variantes génétiques, ils promettent d'identifier les personnes présentant un risque accru de cancer, de maladies cardiovasculaires ou d'obésité. Cependant, les données scientifiques les plus récentes indiquent que leur la capacité prédictive est modeste et, dans de nombreux cas, génère plus de questions que de réponses.

Une étude rigoureuse démystifie le mythe

Des chercheurs de l'University College London (UCL) ont analysé 926 PGS pour 310 maladies à l'aide de la base de données publique Polygenic Score Catalog. Leurs résultats, publiés en octobre 2023 dans Médecine BMJ, étaient écrasantes : en moyenne, le PGS n'a identifié que les 11 % d'individus qui ont finalement développé la maladie et ont généré simultanément 5 faux positifs % [372282977355559†L19-L52] . Pour des pathologies spécifiques comme le cancer du sein ou les maladies coronariennes, les taux de détection étaient encore plus faibles (10 % et 12 %, respectivement) [372282977355559†L67-L70] .

Cela signifie que pour chaque personne correctement identifiée, un nombre bien plus important recevrait un résultat rassurant (faux négatif) ou alarmant (faux positif) sans être précis. Selon les auteurs, l'application du PGS aux programmes de dépistage populationnel impliquerait la réalisation de milliers de tests génétiques pour prévenir un seul événement (par exemple, une crise cardiaque) s'il était utilisé pour orienter les prescriptions de statines. De plus, les scores n'apportent que peu d'informations supplémentaires par rapport à des facteurs conventionnels tels que l'âge, le sexe, la tension artérielle ou le cholestérol.

Pourquoi les scores polygéniques échouent

Le PGS repose sur des études d'association pangénomique (GWAS). Ces études identifient les variants plus répandus chez les personnes atteintes d'une maladie que dans la population générale. Les variants ont généralement des effets très faibles (augmentation du risque de 1 %–2 %), de sorte que des millions de données sont nécessaires pour obtenir des résultats fiables. Malgré cela, le PGS actuel présente plusieurs problèmes :

• Faible capacité prédictiveComme nous l'avons vu, même pour les maladies relativement héréditaires, le PGS ne capture qu'une fraction du risque. Les facteurs environnementaux, liés au mode de vie et épigénétiques jouent un rôle plus important.
• Préjugés liés à l'ascendanceLa plupart des GWAS proviennent de populations européennes. Par conséquent, les PGS obtenus sont moins précis dans d'autres ethnies, ce qui peut amplifier les inégalités. Le nouveau PGS sur l'obésité, par exemple, explique 17 % de la variation de l'IMC chez les Européens, mais seulement 2 % dans une cohorte africaine [368994030973972†L942-L948].
• Interactions gènes-environnementLes variantes génétiques agissent dans des environnements spécifiques. Un test PGS peut prédire une anomalie dans un pays au régime alimentaire occidental, mais pas dans un pays au régime méditerranéen. De plus, la réponse au régime alimentaire, à l'exercice physique ou aux médicaments est modulée par de nombreux autres facteurs.
• complexité statistiqueDifférents algorithmes et paramètres génèrent différents PGS. Les entreprises peuvent choisir le score offrant les résultats les plus probants, mais cela ne garantit pas qu'il soit le plus précis ni le plus fiable.

La même étude de l'UCL conclut que le PGS ne devrait pas être utilisé pour le dépistage de masse. Même combiné aux facteurs traditionnels, le bénéfice supplémentaire est faible et ne compense pas les recommandations universelles (alimentation saine, arrêt du tabac, exercice physique). Le professeur Nicholas Wald, co-auteur de l'article, affirme que la génomique est importante pour la découverte de médicaments, mais pas pour prédire qui tombera malade. 372282977355559†L86-L107

Cela veut-il dire que la génétique n’a pas d’importance ?

La génétique joue un rôle clé dans certaines maladies monogéniques (par exemple, les mutations des gènes BRCA1 ou BRCA2). Dans ces cas, un test génétique détecte un risque très élevé et permet de prendre des décisions préventives claires, telles que la mastectomie ou les traitements médicamenteux. Le PGS, en revanche, présente un risque relatif qui se traduit à peine par une différence absolue notable. Par exemple, passer d'un risque de 3 % à un risque de 4 % ne modifie pas les recommandations en matière de mode de vie, mais peut générer une anxiété inutile.

Malgré cela, la recherche en génomique demeure précieuse. Comprendre les variants qui influencent la santé permet d'identifier les voies biologiques et les cibles thérapeutiques potentielles. De plus, les PGS peuvent servir de variables d'ajustement dans les études d'épidémiologie mendélienne pour inférer un lien de causalité. Le problème se pose lorsqu'ils sont présentés au public sans contexte approprié.

Conseils pour interpréter les résultats

Si vous décidez de faire un test génétique avec PGS, gardez à l’esprit les points suivants :

• Consultez des professionnelsUn généticien ou un expert médical peut vous aider à comprendre l’ampleur réelle de votre risque et comment l’intégrer à d’autres facteurs.
• Regardez le risque absoluDemandez quel est votre risque de base de la maladie et dans quelle mesure il varie en fonction de votre score. Parfois, les différences sont minimes.
• Ne modifiez pas votre traitement sans avisN'arrêtez pas un traitement ni n'en commencez un nouveau simplement à cause de votre PGS. Les décisions médicales doivent être fondées sur des données cliniques solides.
• Tenir compte de la confidentialité:Lisez les termes et conditions concernant la manière dont l'entreprise stockera et utilisera vos données génétiques.
• Rappelez-vous le poids du style de vieMême si votre PGS est élevé, une alimentation équilibrée, une activité physique régulière et un repos suffisant peuvent réduire votre risque. Si votre PGS est bas, ce n'est pas une excuse pour négliger votre santé.

Nutrition de précision au-delà du PGS

Les PGS ne sont qu'une partie de la médecine personnalisée. Mefood Omics Nous utilisons des données sur le microbiote, les métabolites, les habitudes alimentaires et les schémas d'activité pour proposer des recommandations complètes. Même sans PGS, la mesure de votre microbiome ou de votre profil métabolique peut fournir des informations pratiques sur votre réaction à différents aliments.

Par exemple, certaines combinaisons de bactéries intestinales sont associées à une absorption d’énergie accrue ou à une meilleure réponse aux régimes pauvres en glucides. Oorenji intègre ces données avec des outils de coaching et des recettes saines (recettes.oorenji.com) pour vous guider dans la création de menus adaptés à vos goûts et à vos besoins. Et si vous souhaitez connaître votre prédisposition génétique à l'obésité, vous pouvez consulter le poste 1.

Conclusion : Au-delà de la génétique

Les scores polygéniques ont fourni des informations précieuses à la recherche, mais leur utilité comme outil de prédiction clinique ou populationnelle est limitée. Ils ne remplacent pas les habitudes saines ni les facteurs de risque connus. Face à la tentation de fonder notre santé sur un nombre génétique, rappelons-nous que nous sommes bien plus que nos gènes : notre environnement, notre éducation et nos décisions quotidiennes pèsent bien plus lourd. Les PGS peuvent compléter la médecine, mais ils ne doivent pas devenir le seul critère de décision.

Références

1. Les scores de risque génétique ne sont pas utiles pour prédire les maladies – ScienceDaily
2. Performance des scores de risque polygénique dans le dépistage, la prédiction et la stratification du risque – BMJ Medicine
3. Prédiction polygénique de l'indice de masse corporelle – Nature Medicine
4. L'avenir des scores de risque polygénique dans la génomique directe au consommateur – Nature Genetics