De nouveaux résultats de l’étude Deciphering Developmental Disorders (DDD) ont été publiés dans le New England Journal of Medicine. Les auteurs présentent des stratégies analytiques pour identifier les diagnostics moléculaires de maladies rares pédiatriques, et ils discutent des facteurs affectant la probabilité de recevoir un diagnostic.
L’étude DDD, projet mené au Royaume-Uni et en Irlande par le Wellcome Sanger Institute, visait à découvrir comment les technologies génétiques nouvelles et émergentes peuvent être appliquées à des troubles du développement non diagnostiqués. Elle a analysé les données génotypiques et phénotypiques de 13 500 familles, et a permis de poser 5 500 diagnostics, dont 60 nouvelles maladies.
Cet article décrit les différentes techniques analytiques utilisées dans l’étude DDD qui ont conduit à ces succès. Il montre que la combinaison d’un phénotypage détaillé et d’une approche axée sur le génome peut contribuer à améliorer le rendement diagnostique par rapport à l’ancienne norme de soins. Les auteurs soulignent en particulier la valeur des méthodes de détection de variantes diverses et agnostiques, utilisées en combinaison avec des règles strictes de filtrage des variantes et une analyse et une classification itératives et répétées.
Un certain nombre de facteurs ont également été identifiés. Ils affectent la probabilité que les participants individuels reçoivent un diagnostic. Des facteurs tels que la naissance prématurée, le diabète maternel, et l’exposition in utero à des médicaments antiépileptiques, sont associés à un rendement diagnostique plus faible. Ces influences environnementales sont toutes des facteurs de risque connus pour les troubles du développement, et peuvent brouiller la relation génotype-phénotype, rendant le diagnostic moléculaire plus compliqué.
