Séquençage de « mini-exome » appliqué au diagnostic clinique des ataxies cérébelleuses
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文摘
Bien que l’utilité du séquençage d’exome (ES) dans le diagnostic des ataxies semble être établie, le rendement diagnostique est variable (18–46 %) ; les populations ciblées et les techniques utilisées diffèrent d’une étude à l’autre.

Objectifs

Évaluer le rendement diagnostique d’une stratégie associant ES ciblé (117 gènes d’ataxie) à l’étude d’autres gènes de maladies neurodégénératives disponibles dans un mini-exome.

Patients et méthodes

Trente-trois patients avec ataxie cérébelleuse d’origine génétique possible avec âge de début inférieur à 50 ans (négatifs pour l’ataxie de Friedreich) ont été analysés par séquençage de mini-exome (4813 gènes) avec le kit Illumina « TruSight One » (séquenceur Illumina MiSeq–Plateforme CHRU Montpellier). Une analyse bio-informatique complémentaire a été réalisée pour la recherche des grands réarrangements.

Résultats

Un rendement diagnostique de 42 % a été obtenu avec une implication majoritaire des gènes SETX (AOA2), NPC1 (Niemann Pick C), et PRKGC (SCA14). Cette approche a permis la détection de présentations atypiques de maladies connues (Niemann Pick C, ataxie télangiectasie, SCA23) et mis en évidence l’implication de gènes plus rarement associés à une ataxie (HSD17B4, ERCC4). Vingt et un pour cent des patients présentaient des variants de signification inconnue et 33 % n’avaient aucun variant candidat.

Discussion

Le rendement diagnostique de l’approche « mini-exome » est comparable aux analyses d’exomes complets. Aucune caractéristique systématiquement associée aux résultats négatifs ne permet de formuler des recommandations quant à la prescription d’ES. L’ES devrait être proposé aux patients bien caractérisés et suivis, car des analyses complémentaires (génétiques, cliniques et métaboliques) sont souvent nécessaires pour valider les résultats.

Conclusion

Cette étude confirme l’intérêt diagnostique de l’analyse de mini-exome pour les ataxies cérébelleuses et souligne la nécessité d’une collaboration multidisciplinaire pour interpréter et valider correctement les données d’ES.

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