Un test génétique pourrait permettre l’utilisation sûre de l’antiépileptique valproic acid pendant la grossesse
Des chercheurs de Monash University ont identifié des variations de la séquence d’ADN chez les mères qui modifient le risque de malformations congénitales associées au valproic acid (VPA), un antiépileptique. Ces résultats ouvrent la voie à un test génétique permettant d’identifier les femmes pouvant prendre ce traitement pendant la grossesse en toute sécurité.
Des scientifiques ont franchi une étape majeure vers la mise au point d’un test génétique qui pourrait aider des milliers de mères atteintes d’épilepsie à prendre en toute sécurité un traitement vital, sans craindre qu’il n’entraîne des malformations congénitales chez leurs enfants. Cette recherche, dirigée par Monash University aux côtés de chercheurs australiens et internationaux ainsi que du Raoul Wallenberg Australian Pregnancy Register, a été publiée dans la revue académique Neurology.
Le valproic acid (VPA) est un antiépileptique, et pour de nombreuses personnes épileptiques il constitue le seul traitement, ou le plus efficace. Mais plusieurs pays en restreignent de plus en plus l’usage, car environ 10 % des bébés nés de mères ayant pris du VPA pendant la grossesse présentent une malformation congénitale structurelle, dont la nature peut aller de graves anomalies du tube neural à des malformations plus légères comme la fente palatine.
L’étude a identifié, chez les mères, un type de variation de la séquence d’ADN susceptible de modifier le risque que l’enfant soit lésé si elles prennent du VPA pendant la grossesse, et a montré que le VPA affecte la fonction de molécules qui se lient à l’ADN et régulent l’activité des gènes au cours du développement fœtal. Des variants génétiques dans l’ADN maternel peuvent influencer ce processus de liaison, ce qui explique pourquoi le médicament n’augmente le risque d’un effet indésirable que chez certains fœtus.
L’équipe travaille au développement d’un test génétique visant à identifier les personnes qui pourraient prendre le VPA en toute sécurité, parce qu’elles ne présentent pas le risque génétique de malformations congénitales pendant la grossesse. « C’est un problème d’une importance cruciale que nous devons résoudre, car les cliniciens doivent mettre en balance les risques pour les nourrissons exposés in utero à des antiépileptiques tels que le valproate, avec le risque de blessure, voire de décès, chez la mère en raison de crises non contrôlées si elle ne prend pas le traitement, ou si elle prend un médicament moins efficace », a déclaré un chercheur. « Pour certaines femmes, le valproate est le seul médicament qui contrôle leurs crises. Ce que nous voulons, c’est faire en sorte que celles et ceux qui n’ont pas de risque génétique de malformations congénitales liées au valproate puissent continuer à prendre le traitement. »
Un expert de l’épilepsie à la Monash School of Translational Medicine et à Alfred Health a déclaré que l’étude soulignait l’importance des registres comme source essentielle de données pour les chercheurs. « Cette collaboration a utilisé des données issues de registres de grossesse en Australie et dans le monde, qui nous offrent des informations sans équivalent sur l’évolution des femmes enceintes atteintes d’épilepsie et de leurs bébés avec et sans traitement », a indiqué le chercheur. « Ces informations sont essentielles pour nous rapprocher du jour où nous pourrons proposer une médecine de précision à ce groupe, en étant capables de prédire les réponses aux médicaments en fonction du profil génétique propre à chaque patient, plutôt que de procéder par essais et erreurs. »
Une étude distincte dirigée par le même groupe de chercheurs de Monash University, publiée dans Neurology en novembre, a utilisé des modèles d’apprentissage profond (deep learning) pour intégrer et analyser des données génomiques et des informations cliniques afin de prédire la réponse aux traitements de première intention chez des personnes nouvellement diagnostiquées avec une épilepsie.
La prochaine phase de la recherche impliquera l’utilisation des outils d’apprentissage profond (deep learning) les plus récents pour prédire les effets des variants génétiques sur la thérapeutique médicamenteuse et les effets indésirables, rendue possible par une technologie inédite en Australie avec l’activation cette année du supercalculateur MAVERIC de l’Université.