mardi , 26 septembre 2017

Une analyse du génome en protégeant la vie privée

Les chercheurs ont réussi à analyser le génome humain pour chercher des maladies tout en protégeant 97 % des informations identifiables des patients.


Une analyse du génome en protégeant la vie privée
Crédit : Wikimedia Commons
Il est désormais possible de rechercher des gènes associés à une maladie dans des génomes humains en entier sans révéler d’informations génétiques qui ne sont pas directement associées à l’analyse selon les chercheurs de l’Université de Stanford.

Cette technique de “dissimulation du génome”, conçue par des biologistes, des informaticiens et des spécialistes du chiffrement, améliore de nombreuses préoccupations concernant la vie privée génomique et la discrimination potentielle fondée sur la séquence du génome d’un individu.

À l’aide de la technique, les chercheurs ont pu identifier les mutations génétiques responsables dans des groupes de patients atteints de 4 maladies rares. L’identification d’un gène responsable d’une maladie génétique chez un bébé en comparant son ADN avec celui de ses parents et déterminer les mutations génétiques concernant des symptômes similaires dans des centaines de patients dans 2 centres médicaux. Et les chercheurs ont réussi ces analyses en protégeant 97 % de l’information génétique unique des participants.

Nous avons désormais les outils pour éviter la discrimination génomique selon Gill Bejerano, professeur agrégé de biologie du développement, de pédiatrie et d’informatique. Il existe des moyens de partager et de protéger simultanément ces informations. Nous pouvons désormais effectuer des analyses génétiques puissantes tout en protégeant complètement la vie privée de nos participants.

L’application des techniques de chiffrement

Les chercheurs espèrent que la mise en oeuvre systématique de leur technique aidera les individus à surmonter les problèmes concernant la vie privée qui peut les empêcher de partager leurs séquences génomiques. En particulier, les personnes peuvent craindre que les séquences d’ADN ou les variantes génétiques qui ne sont actuellement pas associées à des maladies puissent être associées à des augmentations de risque encore non identifiées.

Ce sont des techniques que la communauté de chiffrement développe depuis un certain temps selon Boneh de l’École d’ingénierie. Désormais, nous les appliquons à la biologie. Si vous avez 1 million de personnes avec des données génomiques et qu’elles souhaitent rester privées, alors cette approche permet aux chercheurs d’analyser ces données en totalité pour proposer uniquement les résultats pertinents. Un individu peut avoir des douzaines de gènes anormaux, mais les chercheurs et les cliniciens ne connaîtront que les gènes pertinents pour l’étude et rien d’autre.

Quand le génome humain a été complètement séquencé en 2001, on l’a considéré comme un accomplissement remarquable. Pour la première fois, les 3 milliards de nucléotides qui codent environ 20 000 gènes, qui permettent à notre corps de fonctionner, étaient disponibles comme une longue liste de lettres. Mais chaque être humain possède de nombreuses variations par rapport à la séquence publiée. Ces différences individuelles nous rendent uniques, mais elles peuvent également conférer un risque accru de maladies génétiques.

Plus de 7 000 maladies sont provoquées par des variations dans la séquence d’un seul gène. Mais pour déterminer les variations qui provoquent la maladie, il était nécessaire de comparer lettre par lettre les séquences génétiques de centaines ou de milliers d’individus avec et sans la maladie. Les généticiens (ou leurs logiciels) font ensuite une liste de toutes les différences et ils identifient les séquences qu’on trouve principalement chez les personnes atteintes de la maladie en question et rarement chez les autres. Ces variations sont alors considérées comme les principaux suspects provoquant des maladies.

Il existe une conception générale selon laquelle nous ne pouvons trouver que des différences significatives en examinant tout le génome selon Bejerano. Mais ces différences significatives ne constituent qu’une très petite proportion de notre ADN. Il existe maintenant des outils en informatique et en chiffrement qui permettent aux chercheurs de ne préciser que ces différences tout en protégeant le reste du génome.

En 2008, le président George W. Bush a signé la Genetic Information Nondiscrimination Act qui interdit la discrimination en matière d’assurance maladie et d’emploi en fonction de l’information génétique d’un individu. Mais il existe de nombreux autres domaines dans lesquels une telle discrimination pourrait se produire incluant l’achat d’une assurance vie ou invalidité ou la demande d’un prêt. Par exemple, une banque pourrait regarder vos données génétiques avant de vous donner un prêt pour s’assurer que vous pourrez le rembourser sur une longue période.

Redonner du pouvoir à la personne

Jagadeesh et Wu ont travaillé ensemble pour adapter une approche de chiffrement connue sous le nom de protocole de Yao et du cloud computing pour l’utiliser avec les génomes humains. Un élément essentiel de la technique est l’implication de l’individu dont le génome doit être étudié. En particulier, chaque individu chiffre son génome (à l’aide d’un simple algorithme sur son ordinateur ou Smartphone) dans une série linéaire de valeurs décrivant la présence ou l’absence des variantes de gènes à l’étude sans révéler d’autres informations sur leur séquence génétique. Les informations chiffrées sont publiées en ligne et les chercheurs utilisent ensuite un calcul multi-parti (une technique de chiffrement qui garantit que les données en entrée restent privées) pour effectuer l’analyse et révéler uniquement les variantes génétiques susceptibles d’être pertinentes pour l’étude.

De cette manière, la personne est la seule à connaitre à l’ensemble de l’information génétique selon Bejerano. Dans chaque cas, l’analyse a été réalisée en quelques secondes ou minutes avec une puissance de calcul modérée. Ils espèrent étendre la technique pour inclure les maladies causées par des combinaisons de variantes génétiques multiples ou pour gérer des dizaines de milliers de séquences telles que celles découvertes dans les études d’association à l’échelle du génome.

En fin de compte, l’objectif est de trouver le meilleur moyen de partager l’information génétique avec les chercheurs tout en protégeant la vie privée de chaque patient afin d’avancer les connaissances médicales. Dans de nombreux cas, les gens qui ont des maladies ou ceux qui savent qu’une maladie génétique particulière se trouve dans leur famille, sont les plus réticents à partager leur information génomique parce qu’ils savent qu’on pourrait utiliser ces informations contre eux selon Bejerano. Avec notre approche, ils pourront contribuer à la recherche scientifique tout en protégeant les informations qui les rendent uniques.

Source : Science (http://science.sciencemag.org/cgi/doi/10.1126/science.aam9710)

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A propos de Jacqueline Charpentier

mm
Ayant fait une formation en chimie, il est normal que je me sois retrouvée dans une entreprise d'emballage. Désormais, je publie sur des médias, des blogs et des magazines pour vulgariser l'actualité scientifique et celle de la santé.

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