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Cette étude établit un lien entre des variants récessifs du gène RYR3 et la rhabdomyolyse récurrente, démontrant que le récepteur RyR3 est essentiel à l'adaptation au stress musculaire via le contrôle de l'autophagie et de l'homéostasie mitochondriale.
Cette étude comble une lacune dans l'évaluation des scores de risque polygénique en construisant une base de données synthétisant la littérature de 2009 à 2025 et en y appliquant un cadre d'inférence par classement spectral pour hiérarchiser les méthodes de construction, offrant ainsi une référence dynamique et actualisable pour guider les futures applications.
Cette étude présente la plus grande analyse d'association pangénomique (GWAS) sur la maladie de Parkinson réalisée à ce jour dans les populations d'ascendance africaine, identifiant de nouveaux loci de risque spécifiques à l'ascendance et confirmant des facteurs génétiques trans-ancestraux, ce qui renforce les stratégies thérapeutiques ciblant la voie de la glucocérébrosidase et ouvre la voie à des essais cliniques de médecine de précision pour ces populations.
Cette étude menée sur plus de 480 000 individus identifie 16 loci génétiques, dont 11 nouveaux, interagissant de manière distincte avec la durée courte ou longue du sommeil pour influencer les traits glycémiques, révélant ainsi des mécanismes biologiques divergents et de nouvelles cibles thérapeutiques pour la prévention du diabète de type 2.
Cette étude démontre que, malgré les défis posés par l'ascendance mixte des populations latino-américaines, les scores de risque polygénique pour la maladie de Parkinson dérivés de grandes études d'association pangénomiques européennes surpassent actuellement ceux basés sur des données locales sous-dimensionnées, soulignant ainsi la nécessité urgente d'élargir les recherches génétiques aux populations sous-représentées.
Cette étude de génétique inverse a identifié des variants génétiques spécifiques associés au risque de dysfonctionnement thyroïdien induit par l'amiodarone, démontrant que leur utilisation dans des scores de risque polygénique permet d'améliorer la prédiction clinique et de faciliter un dépistage personnalisé avant le traitement.
En utilisant un essai rapporteur lentiviral massivement parallèle pour cribler des milliers de variants, cette étude identifie CCDC88C comme un nouveau gène de risque pour le cancer du sein ER-positif, dont l'expression est modulée par le variant rs7153397.
Cette étude démontre que, chez des enfants présentant des difficultés transdiagnostiques d'attention et d'apprentissage, les scores polygéniques de l'ADHD et de l'intelligence sont associés à des dimensions cognitives et comportementales spécifiques et générales, bien que ces liens soient modulés par le statut socio-économique.
Cette étude présente la réclassification uniforme du plus vaste ensemble de variants codants, non codants et structuraux du gène FOXL2, permettant d'améliorer le diagnostic et le conseil génétique pour le syndrome de BPES.
Cette étude caractérise l'histoire naturelle des troubles liés au gène SCN1A en analysant 681 années-patient de données réelles, révélant une charge sévère de crises, des comorbidités neurodéveloppementales fréquentes et des schémas de traitement spécifiques qui évoluent avec le diagnostic génétique.
Cette étude présente la plus grande méta-analyse génétique trans-ancestrale sur la démence vasculaire, révélant de nouveaux loci, un lien génétique avec la fonction pulmonaire, des chevauchements avec la maladie d'Alzheimer et des cibles thérapeutiques potentielles via une analyse multi-omiques.
En utilisant la cartographie optique du génome, cette étude a révélé que des variants structuraux rares, indétectables par les méthodes traditionnelles, sont présents chez 25 % des hommes infertiles et pourraient expliquer une partie des cas actuellement non diagnostiqués.
Les auteurs ont développé un pipeline basé sur des modèles de langage pour structurer les résumés non standardisés des variants incertains (VUS) dans ClinVar, permettant d'identifier systématiquement les lacunes en preuves et de reclassifier environ 17 % de ces variants comme probablement bénins ou pathogènes.
Cette étude démontre qu'un cadre de score de risque polygénique multi-trait intégrant des endophénotypes du glaucome améliore significativement la prédiction du glaucome à angle ouvert primaire chez les populations européennes et latinos, tout en révélant que les facteurs de risque génétiques dominants varient selon l'ascendance.
Cette étude identifie le gène WAPL comme une nouvelle cause de cohesinopathie et le gène pilote responsable du trouble génomique 10q22.3q23.2, caractérisé par un retard de développement et une sensibilité dose-dépendante, tandis que les variants de PDS5A et PDS5B ne montrent pas d'association phénotypique claire.
Cette étude établit que les variants de novo du gène LDB1 provoquent des phénotypes neurodéveloppementaux distincts selon leur localisation, impliquant soit une perte de fonction par perturbation de l'homodimérisation (variants N-terminaux), soit un effet dominant-négatif par interférence avec le partenaire LHX2 (variants C-terminaux associés à une ventriculomégalie).
Le système PHARMWATCH améliore la précision des recommandations de pharmacogénomique en intégrant des contrôles algorithmiques pour détecter les variants rares et valider l'intégrité fonctionnelle des allèles étoile, comblant ainsi les limites des approches traditionnelles basées sur les SNP de référence.
En utilisant les données de séquençage complet du génome de 124 920 participants du programme All of Us, cette étude a identifié cinq gènes présentant des effets hétérogènes selon le sexe sur les niveaux de lipides sanguins, soulignant ainsi l'importance d'une approche genrée dans l'évaluation du risque cardiovasculaire.
Cette étude de randomisation mendélienne révèle que la génétique du psoriasis augmente le risque de maladie inflammatoire de l'intestin, tandis que celle du diabète de type 2 est associée à un risque réduit de colite ulcéreuse.
Cette étude démontre que les divergences observées entre les scores polygéniques pour le diabète de type 2 s'expliquent entièrement par l'incertitude statistique, et propose d'intégrer cette incertitude dans les prédictions pour améliorer la sélection des individus à haut risque.