Exemple de représentation graphique des anomalies génétiques du génome mitochondrial (multiples arcs rouges) visualisées par l’outil bioinformatique Eklipse pour un patient atteint de maladie mitochondriale
La mitochondrie est considérée comme la centrale énergétique de la cellule produisant la majorité de l’énergie nécessaire à son bon fonctionnement. Ainsi les maladies mitochondriales touchent principalement les organes fortement consommateurs d’énergie comme le muscle, l’œil ou le cerveau. Elles se caractérisent par une très grande hétérogénéité génétique et clinique, ce qui rend leur diagnostic complexe, à l’origine d’une grande errance diagnostique, avec à ce jour 50% des patients sans diagnostic génétique confirmé.
La mitochondrie a la particularité de posséder un peu d’information génétique sous forme d’ADN mitochondrial. De nombreuses maladies mitochondriales se caractérisent par l’accumulation de dommages de l’ADN mitochondrial appelés délétions ou perte de larges fragments d’ADN, réduisant ainsi les capacités de la mitochondrie à produire de l’énergie. Cependant, une des difficultés du diagnostic repose sur le fait que la mitochondrie, considérée comme l’horloge biologique de la cellule, va accumuler ces dommages au cours du processus de vieillissement. Cela rend leur interprétation difficile chez les patients notamment âgés et suspectés de maladies mitochondriales.
L’objectif du travail initié en 2018 est d’améliorer le diagnostic des maladies mitochondriales en permettant notamment une meilleure distinction des anomalies mitochondriales liées à un vieillissement normal de celles liées à une maladie génétique. Le service de génétique a développé un outil bioinformatique sensible et précis capable d’identifier et de caractériser les grandes anomalies de l’ADN mitochondrial à partir des données de séquençage haut débit via l’outil eKLIPse (Goudenège et al, Genetics in Medicine, 2019). Dans une 2eme étude, ont été étudiées les caractéristiques des délétions de l’ADN mitochondrial dans une population de patients présentant une maladie mitochondriale et dans une population contrôle. Des techniques d’apprentissage et d’intelligence artificielle ont permis d’identifier des profils génétiques caractéristiques d’une maladie mitochondriale et du processus de vieillissement normal, facilitant le diagnostic de ces maladies (Bris et al, Genetics in Medicine, 2021). Cette étude doit être poursuivie avec une plus grande cohorte de patients afin d’identifier des profils génétiques typiques de différentes maladies mitochondriales.