Emmanuelle Génin INSERM U535, Univ. Paris Sud, Villejuif

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1 Emmanuelle Génin INSERM U535, Univ. Paris Sud, Villejuif
GDR Statistique et Santé Journées et 27 novembre 2007 Recherche des facteurs génétiques de susceptibilité aux maladies en populations consanguines Emmanuelle Génin INSERM U535, Univ. Paris Sud, Villejuif

2 Plan Les populations consanguines
Consanguinité aléatoire et non aléatoire La consanguinité dans le monde Conséquences sur le plan génétique Etudes de liaison génétique en populations consanguines Validité des méthodes classiques Les alternatives Puissance des tests Etudes d'association en populations consanguines

3 Les populations consanguines
Dans de nombreuses populations humaines, les mariages entre individus apparentés sont fréquents Grandes populations où ce type d'unions est favorisé

4 La consanguinité dans le monde
From, Bittles, AH (2001) Consanguinity and its relevance to clinical genetics. Clinical Genetics 60 (2), 89-98.

5 Les populations consanguines
Dans de nombreuses populations humaines, les mariages entre individus apparentés sont fréquents Grandes populations où ce type d'unions est favorisé Petites populations isolées où le nombre de conjoints potentiels est réduit Populations à effet fondateur un petit nombre d'ancêtres (les fondateurs) une période d'isolement puis de croissance exponentielle L'isolement peut être géographique (Finlande, Québec, îles) religieux (Hutterites, Juifs Ashkenazes) culturel (Gitans, villages de pêcheurs)

6 Populations de petite taille et "consanguinité aléatoire"
Une forte probabilité pour que, même au hasard, les mariages se fassent entre individus apparentés La consanguinité n'est pas due à un choix de ce type d'unions: "Consanguinité aléatoire" Tristan da Cunha, Atlantique Sud. 275 habitants 20 fondateurs en 1816 Pas de mariages entre apparentés dans les 1ères générations. En 1854, le père du 1er individu consanguin pouvait choisir entre 7 femmes dont 5 de ses cousines D'après Roberts (1976) dans Etude des Isolats -Editions INED

7 Conséquences génétiques de la consanguinité
Modification de la structure génétique de la population augmentation des homozygotes déficit en hétérozygotes Possibilité pour un individu d'avoir reçu deux allèles provenant d'un même ancêtre (Identité-par-Descendance, IBD).

8 Structures familiales Familles avec des boucles de consanguinité
exemple: cousins germains 2 allèles IBD

9 Coefficient de consanguinité
Coefficient de consanguinité F d'un individu: Probabilité pour que ses deux allèles à un locus soient IBD Comment peut-on estimer F ? à partir de la généalogie

10 Estimer F à partir de la généalogie
Méthode des chemins (Wright, 1922) Z Somme sur toutes les boucles n & m sont le nb de méioses sur les deux branches de l'ancêtre A aux parents de Z. Exemple: descendant de cousins germains Estimation de F dépend de la connaissance généalogique

11 Coefficient de consanguinité
Coefficient de consanguinité F d'un individu: Probabilité pour que ses deux allèles à un locus soient IBD Comment peut-on estimer F ? à partir de la généalogie à partir des marqueurs génétiques

12 Estimer F à partir des marqueurs
Leutenegger et al (2003). Am J Hum Genet Observation des génotypes pour des marqueurs régulièrement espacés sur le génome IBD non observable marqueurs non indépendants Modèle de Markov caché pour écrire la probabilité de ces observations en fonction deux paramètres inconnus F coeff. de consang. de l'individu (prop. de génome IBD) a taux de changement d'état IBD/cM (long. des blocs IBD) deux paramètres supposés connus distance entre les marqueurs fréquences alléliques Estimation de (F,a) par maximum de vraisemblance Estimation de F dépend de la densité de marqueurs et des fréquences alléliques aux marqueurs

13 Corrélations Inter- et Intra-Individuelles
Dans les populations à effet fondateur: des généalogies grandes et très complexes de nombreux liens généalogiques entre 2 individus Identité-par-descendance des allèles d'un même individu (consanguinité) identité intra des allèles chez deux individus différents identité inter Liens généalogiques entre deux Hutterites (from M. Abney)

14 Etats d'identité entre les 4 allèles de deux individus (Gillois 1968, Jacquard 1972, Cotterman 1974)
Intra-IBD ind 1 allele 1 ind 2 allele 2 S1 S2 S8 S4 S7 S5 S6 S3 S9 Inter-IBD

15 Les études génétiques en populations consanguines
Identification des mutations impliquées dans les maladies monogéniques récessives (grandes populations ou isolats) "Homozygosity Mapping" dominantes (isolats / effet fondateur) Etude des gènes impliqués dans les maladies complexes en populations consanguines ?

16 Les tests de liaison génétique en populations consanguines

17 Principe Recherche de fragments d'ADN plus partagés par des malades apparentés qu'attendu du fait de leur apparentement Dans les grandes populations panmictiques: des échantillons de paires de germains atteints indépendantes

18 obs. X Y Z exp. 1/4 1/2 1/4 (no linkage)
a c a c IBD=2 a c a d IBD=1 a c b d IBD=0 a b c d obs X Y Z exp / / /4 (no linkage) Comparaison des distributions de paires de germains avec 2, 1 ou 0 allèles IBD observées et attendues

19 Principe Recherche des segments d'ADN plus partagés par des malades apparentés qu'attendu du fait de leur apparentement Dans les grandes populations panmictiques: des échantillons de paires de germains atteints indépendantes Dans les populations consanguines: des paires de germains atteints consanguins des paires non indépendantes (isolats en particulier) les probabilités IBD attendues sont augmentées risque de conclure à tort à la liaison

20 Probabilité IBD chez des germains pour différents croisements parentaux
Parental IBD=2 IBD=1 IBD=0 proportion of relationship shared alleles none first-cousin Double first-cousin Génin & Clerget-Darpoux (1996). AJHG 59: Leutenegger et al. (2002). Genet. Epidemiol. 23:

21 Calcul des proportions IBD dans une population consanguine
Si la généalogie est disponible: Nécessité de tenir compte de l'ensemble de la généalogie Problèmes computationels: il faut couper la généalogie en petites unités Si la généalogie n'est pas disponible ou fiable: Contraste entre l'IBD observé en un point donné et celui observé sur l'ensemble du génome: "genomic control" Genome Mismatch Scanning (Nelson 1993; Durham 1997)

22 Prise en compte de l'IBD intra dans les tests de liaison
Les tests classiques ne tiennent compte que de l'IBD inter (entre les frères et soeurs) IBD intra-individuelle aussi possible dans les populations consanguines: 9 états d'identité

23 Comparaison entre les 9 états d'identité et les 3 états IBD

24 Prise en compte de l'IBD intra dans les tests de liaison
Les tests classiques ne tiennent compte que de l'IBD inter (entre les frères et soeurs) IBD intra-individuelle aussi possible dans les populations consanguines: 9 états d'identité Un test pour tenir compte de l'IBD inter et intra dans les paires de germains: basé sur le nombre d'allèles différents (non IBD) dans les paires (Na=1, 2, 3 or 4)

25 Comparaison entre les 9 états d'identité et les 4 états Na

26 Gain de puissance avec le test Na par rapport à l'IBD
Génin & Clerget-Darpoux (1996). AJHG 59:

27 Tests de liaison en populations consanguines
La puissance des tests de liaison peut être augmentée en présence de consanguinité si on tient compte conjointement des IBD inter et intra-individuels Cependant, une bonne connaissance des coefficients de consanguinité et de parenté est nécessaire

28 Tests d'association en populations consanguines

29 Principe Comparaison des fréquences génotypiques dans des échantillons de malades et de témoins

30 Test d'association cas-témoins
AA AB BB Cas n10 n11 n12 Témoins n20 n21 n22 Test d'homogénéité entre les deux distributions génotypiques Wc2 ~ c2 2df sous H0 Si les fréquences génotypiques sont différentes chez les malades et les témoins Un des allèles du marqueur est plus fréquent chez les malades Cet allèle “est” ou “est associé à” un allèle de susceptibilité

31 Principe Comparaison des fréquences génotypiques dans des échantillons de malades et de témoins Dans les populations panmictiques, les fréquences génot. chez les témoins suivent les proportions de Hardy-Weinberg : ne dépendent que de p AA AB BB p2 2pq q2 p=1-q=f(A)

32 Principe Comparaison des fréquences génotypiques dans des échantillons de malades et de témoins Dans les populations panmictiques, les fréquences génot. chez les témoins suivent les proportions de Hardy-Weinberg : ne dépendent que de p AA AB BB p2 2pq q2 p=1-q=f(A) Dans les populations consanguines: dépend de F AA AB BB p2+Fpq 2pq-2Fpq q2+Fpq Si malades et témoins ne sont pas correctement appariés pour F: risque de fausse conclusion

33 Augmentation de l'erreur de type 1 du test si F est différent chez cas et témoins
Calcul des distributions génotypiques attendues dans un échantillon de 100 cas et 100 témoins pour un marqueur biallélique (p=0.5) sous H0. Coefficient moyen de consanguinité F1 variable chez les cas. F2= 0 chez les témoins. Erreur de type 1 nominale: 5% Uncle-Niece 11.4% 1st-cousins 6.5% Génin et al. (1996). AJHG 58:

34 L'erreur de type-1 du test est de 12% au lieu de 5%
Robustesse du test d'association aux corrélations inter-individuelles (isolats) Apparentement possibles entre Cas et Témoins Si on ne prend pas en compte cet apparentement: Risque de fausse conclusion Erreurs de type 1 du test pour une erreur nominale de 5% Echantillon Hutterite de 310 malades atopiques et 391 temoins Simulations à partir de la généalogie des génotypes des Cas et Témoins pour un SNP (fréquence 0.2/0.8) sous H0. 5,000 réplicats. L'erreur de type-1 du test est de 12% au lieu de 5% Bourgain & Génin (2005). Review. EJHG 13:

35 Quelles solutions ? Utiliser des méthodes de permutation pour évaluer les degrés de signification

36 Quelles solutions ? Utiliser des méthodes de permutation pour évaluer les degrés de signification: PAS VALIDE car hypothèse d'indépendance sur les génotypes Sur l'exemple Hutterite: erreur de type 1 de 13%

37 Quelles solutions ? Utiliser des méthodes de permutation pour évaluer les degrés de signification: PAS VALIDE Utiliser un facteur correctif l tel que, quand les fréq. alléliques sont les mêmes chez cas et témoins, suit une distribution c2

38 Calcul du facteur correctif l
l ne dépend pas des caractéristiques du marqueur mais dépend des coefficients de consanguinité de tous les cas et de tous les témoins des coefficients de parenté entre tous les cas et tous les témoins Si la généalogie est connue: Calcul direct Bourgain et al (2003), AJHG 73: Si la généalogie n'est pas connue: Utilisation de marqueurs aléatoires: "Genomic Controls" Devlin & Roeder, Biometrics, 1999

39 Quelles solutions ? Utiliser des méthodes de permutation pour évaluer les degrés de signification: PAS VALIDE Utiliser un facteur correctif l: OK si généalogie connue ou marqueurs aléatoires disponibles Utiliser des données familiales: Transmission Disequilibrium Test

40 TDT = (U - V)2 / (U+V) ~ c2(1df) sous H0
Le TDT Spielman et al. 1993 AB AA N parents hétérozygotes AB : nombre de fois où l'allèle A est transmis à l'enfant atteint Transmis Non transmis Observé U V Attendu (H0) (U+V)/ (U+V)/2 TDT = (U - V)2 / (U+V) ~ c2(1df) sous H0 Rejet de l'hypothèse nulle: déséquilibre de liaison (LD) D0 liaison génétique q1/2 ET

41 Puissance des tests d'association en présence de consanguinité
La puissance des tests cas/témoins et TDT peut être augmentée en présence de consanguinité. Pour Cas/Témoins: le gain de puissance peut être plus grand que pour le TDT mais nécessite d'estimer le facteur correctif l sur la généalogie complète si connue sur des marqueurs aléatoires Pour le TDT: seule l'information sur le malade et ses parents est nécessaire (pas besoin de F ou de la généalogie complète)

42 Identifier les gènes impliqués dans les maladies complexes en populations consanguines : Conclusion
Les populations consanguines ont des caractéristiques génétiques intéressantes (IBD inter et intra) qui peuvent aider pour identifier les facteurs génétiques dans les maladies monogéniques dans les maladies multifactorielles Les méthodes développées dans les grandes populations ne sont généralement pas appropriées Hypothèses non vérifiées Augmentation de l'erreur de type 1 des tests: Fausses conclusions

43 Un besoin de nouvelles méthodes qui tiennent compte des particularités de ces populations