Predicting the diagnosis of autism spectrum disorder using gene pathway analysis

Traduction: G.M.

Mol Psychiatry. 2012 Sep 11. doi: 10.1038/mp.2012.126. [Epub ahead of print]

Prédire le diagnostic des troubles du spectre autistique en utilisant une analyse de la voie génique

Skafidas E, Testa R, Zantomio D, Chana G, Everall IP, Pantelis C.

Source

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Centre for Neural Engineering, The University of Melbourne, Parkville, VIC, Australia.

Résumé

Le trouble du spectre autistique (TSA) dépend d'un entretien clinique sans biomarqueurs pour faciliter le diagnostic.

L'enquête en cours a interrogé les polymorphismes de nucléotides simples (SNP) de personnes atteintes de TSA de la base de données de l'Autism Genetic Resource Exchange (AGRE) 

Les SNPs ont été cartographiés à partir des voies dérivées des gènes et génomes de l'Encyclopédie de Kyoto (KEGG) afin d'identifier les processus cellulaires affectées et de développer un test diagnostique.

Ce test a ensuite été appliqué à deux échantillons indépendants de la  Simons Foundation Autism Research Initiative (SFARI) and Wellcome Trust 1958 normal birth cohort (WTBC)  pour validation.

En utilisant les données AGRE SNP à partir d'une cohorte d'un pays d'Europe centrale (CEU), nous avons créé un classificateur génétique diagnostique composé de 237 SNP dans 146 gènes qui prédisent correctement le diagnostic de TSA dans 85,6% des cas CEU.

Ce classifieur a également prédit 84,3% des cas dans une cohorte toscane ethniquement liée, mais la prédiction était beaucoup moins précise (56,4%) dans une cohorte  génétiquement dissemblable de Chinois Han(HAN).

Huit SNP dans trois gènes (KCNMB4, GNAO1, GRM5) ont eu l'effet le plus important sur le classificateur avec une faible action sur la  vulnérabilité des SNPs , tandis que d'autres étaient protecteurs.

La précision de prédiction diminue à mesure que le nombre de SNP analysés dans le modèle a diminué.

Notre classifieur de diagnostic prédit correctement le diagnostic de TSA avec une précision de 71,7% chez les individus de la CEU SFARI (TSA) et WTBC (témoins) des ensembles de données de validation.

En conclusion, nous avons développé un test de diagnostic précis pour un groupe génétiquement homogène pour aider à la détection précoce des TSA.

Alors que les SNP diffèrent selon les groupes ethniques, notre approche de transmission identifie les processus cellulaires communs aux TSA dans les ethnies.

Nos résultats ont des implications larges pour la détection, l'intervention et la prévention des TSA.