Identification de gènes impliqués dans les ataxies épisodiques par combinaison de séquençages génomique et transcriptomique

Cette étude pilote vise à développer une méthode d'analyse intégrative qui permet d'augmenter le taux de réussite du diagnostic clinique des mutations génétiques rares. De plus, l'identification de nouveaux gènes associés à l'ataxie épisodique (EA) et l'évaluation de nouveaux algorithmes de prédiction, pour un examen de variants plus robuste, découleront de l'enquête. Caractérisé par une perte sporadique de la coordination des mouvements volontaires, l'EA se manifeste généralement tardivement, avec une hétérogénéité clinique et génétique élevée, compliquant largement l’obtention d’un diagnostic précis. Alors que quatre gènes ont été liés aux huit sous-types d'EA, de nombreux patients demeurent sans diagnostic moléculaire dû aux limites des méthodes de séquençage d’ADN. Ces lacunes accentuent l’intérêt d’implanter le séquençage de l’ARN en milieu clinique, afin d’obtenir l’information fonctionnelle offerte par l’approche. Des patients atteints d’EA, sans diagnostic moléculaire malgré un examen approfondi, ont été recrutés à Montréal. Le séquençage du génome entier (WGS) et de l'ARN a été effectué sur des échantillons de sang pour identifier les variants nucléotidiques, l'expression différentielle, les événements d'épissage ainsi que les expansions de microsatellites. Plusieurs algorithmes de prédiction de la pathogénicité récents ont été choisis pour être testés parallèlement aux algorithmes standard. Des données WGS provenant d’un trio familial atteint de pathologies neurologiques ont également été soumises au pipeline génomique développé pour la cohorte EA. Des variants candidats ont été identifiés pour chaque patient en fonction des scores de pathogénicité, de la rareté des événements génétiques et des informations fonctionnelles et cliniques connues pour un gène altéré donné. Parmi les découvertes figurent des mutations non-sens, des faux-sens, de l'épissage alternatif ainsi que des expansions nucléotidiques dans des gènes associés aux ataxies spinocérébelleuses ou aux paraplégies spastiques. En plus d'être présents dans les ensembles de données de séquençage disponibles pour chaque patient, les événements génomiques ont été vérifiés par séquençage Sanger de l'ADN et de l'ARN lorsque possible. Les effets fonctionnels potentiels, prédits principalement à partir du RNA-seq et suggérant une expression anormale de l'ARNm, ont également été évalués par amplification PCR et qPCR traditionnelle. À ce jour, quatre des dix patients ont reçu ou sont en voie de recevoir un diagnostic clinique, et quatre autres présentent d’excellents candidats moléculaires pour expliquer une pathologie ataxique. Ce projet devrait permettre un diagnostic mieux défini, conduisant à une meilleure qualité de vie, une meilleure évaluation du pronostic et une meilleure prise en charge des patients. L’identification de modulateurs génétiques chez certains d’entre eux devrait également permettre une meilleure caractérisation clinique des conditions rapportées, bénéficiant les évaluations symptomatiques futures. De plus, la méta-analyse des données RNA-seq offre le potentiel de découvrir des régulateurs de pathogenèse communs à l’EA. Il favorisera également l'approche intégrative pour un plus large éventail de troubles et pourrait éventuellement conduire à de nouvelles stratégies thérapeutiques.
This pilot study aims to develop an integrative analysis method that allows for an increased diagnosis success rate of rare genetic mutations. Moreover, identification of novel genes associated with Episodic Ataxia (EA) and evaluation of new AI-generated prediction algorithms, for a more robust variant examination, will ensue from the investigation. Characterized by sporadic loss of voluntary movement coordination, EA typically manifest with a late onset as well as high-clinical and genetic heterogeneity, setting additional hurdles to diagnosis. While four genes have been linked to the eight subtypes of EA, many patients are left without molecular diagnosis due to the limitations of individual DNA-sequencing methods, which can be mitigated by the functional overview that RNA sequencing (RNA-seq) offers. EA patients, lacking molecular diagnosis despite in-depth examination, were recruited in Montreal. Whole-Genome sequencing (WGS) and RNA-seq were performed on blood samples to identify single nucleotide variants, differential expression, splicing events, structural variants and repeat expansions. Multiple recent pathogenicity prediction algorithms were chosen for testing concurrently to standard ones, in order to evaluate their performance and potential for clinical pipelines integration. WGS data of a family trio from France, in which the father and the daughter present neurologic pathologies, were also processed through the genomic pipeline that was developed for the EA cohort in order to identify the cause of their disorder. Candidate variants were identified for each patient according to pathogenicity scores, rarity of genetic events, and known functional as well as clinical information for a given altered gene. Among the findings are truncations, missenses, alternative splicing, and repeat expansions in genes already associated to either spinocerebellar ataxia or spastic paraplegia. In addition to being present in both datasets when available, validation of these interesting genomic events has been performed through Sanger Sequencing of both DNA and RNA when feasible. For strong candidates where the available functional information from RNA-seq suggests abnormal mRNA expression, validation includes PCR amplification as well as a traditional qPCR to support effects on transcripts. To this day, four out of ten patients have received or are on the verge of receiving a diagnosis, and four others are carrying excellent molecular candidates requiring further validation to explain their ataxic pathologies. This project should provide more defined diagnosis, leading to better quality of life, better evaluation of prognosis and better management of care for patients. Identification of genetic modifier in some of them should also allow for a better clinical characterization of the reported conditions, benefiting future patient examinations. A meta-analysis of our patients’ transcriptomic profiles could also uncover commonly affected pathways in EA development. It will also promote the integrative approach for a larger spectrum of disorders and might eventually lead to new therapeutic strategies.