Thèse ou mémoire avec insertion d'articles. / La maladie coronarienne (Coronary Artery Disease; CAD), l'une des pathologies cardiovasculaires les plus prévalentes au monde, représente la première cause de mortalité dans de nombreux pays développés. Cette pathologie complexe affecte l'arbre artériel irriguant le cœur, pouvant aboutir à des troubles de la circulation et être à l'origine d'évènements aigus, voire mortels, tels que l'infarctus du myocarde (Myocardial Infarction; MI). De nombreux facteurs de risque (FDR) associés au développement de la CAD ont été décrits. Certains d'entre eux ne sont pas modifiables, comme le sexe masculin ou l'âge. D'autres sont modifiables ou contrôlables, tels que le niveau de certaines lipoprotéines athérogènes, l'hypertension artérielle, le diabète ou le tabac. Ces différents paramètres peuvent être évalués individuellement en clinique ou être pris en considération de façon combinée, au moyen de scores de risque clinique, dans le but d'estimer un risque de développer la CAD et d'agir en prévention. Toutefois, de nombreuses limitations existent pour l'utilisation de ces scores. Parmi elles, ces scores ne capturent les effets que de quelques FDR traditionnels, faisant l'impasse sur d'autres risques liés, par exemple, à des conditions inflammatoires chroniques ou d'autres susceptibilités biologiques. Enfin, ces scores ne permettent pas d'anticiper les cas très précoces de CAD ou de MI (généralement avant l'âge de 40 ans). Au cours des deux dernières décennies, plusieurs études observationnelles d'envergure nous ont permis de comprendre le rôle de notre patrimoine génétique dans l'étiologie de la CAD. Les études d'associations pangénomiques ont permis l'identification de plus de 240 loci associés à la CAD, mettant en lumière une architecture génétique complexe. Ces études ont permis d'estimer, pour un ensemble de polymorphismes nucléotidiques, des effets positifs ou négatifs significatifs sur l'occurrence de la maladie. En se basant sur un modèle additif, des méthodes statistiques permettent d'agréger ces effets en une valeur unique qui capture le risque génétique individuel de développer la maladie. Ce sont les scores de risque polygéniques (Polygenic Risk Scores; PRS). Cependant, malgré un éventail d'études montrant une prédiction indépendante du risque de CAD par rapport aux FDR, l'utilisation des PRS pour une application future dans un cadre clinique reste un sujet débattu, notamment lorsqu'ils sont comparés aux scores cliniques actuels. L'objectif principal de cette thèse est d'étudier l'impact des PRS dans la prédiction du risque de CAD et de MI par rapport aux outils utilisés en clinique, ainsi que d'améliorer les performances prédictives globales des PRS. Cette thèse comprend deux axes principaux, avec chacun deux projets. Le premier axe est dédié à la prédiction des MI au moyen de PRS spécifique à la CAD et à ses FDR. Le second axe se focalise sur l'utilisation des déterminants génétiques associés spécifiquement aux lipides et lipoprotéines pour la prédiction du risque de CAD. Brièvement, notre première étude s'est focalisée sur l'impact d'un PRS de CAD pour prédire l'incidence de MI et la mortalité, dans la cohorte britannique UK Biobank (UKB). En stratifiant nos analyses en fonction des différents groupes d'âge et du sexe, nous avons décrit des associations plus fortes entre le PRS et l'incidence de MI chez les jeunes adultes (âgés de 40 à 51 ans), notamment du sexe masculin, suggérant un intérêt pour la prédiction des cas précoces. En utilisant des analyses multivariées, nous avons constaté que l'association entre le PRS de CAD et l'incidence de CAD ou de la mortalité était indépendante de celle d'un score de risque clinique. Le PRS de CAD permettait aussi de reclassifier une proportion importante d'individus dont le risque était sous-estimé par le score clinique. Dans notre deuxième étude, nous avons validé, dans des cohortes canadiennes, l'usage de PRS de CAD et de ses FDR (obtenus à partir d'autres études). Nous avons montré que le PRS de CAD et quelques PRS de FDR étaient associés à la sévérité de la CAD (déterminée par angiographie coronarienne). Dans notre troisième étude, nous avons produit des PRS de lipides (acides gras et lipoprotéines) et comparé leurs performances prédictives par rapport à un PRS de CAD, pour prédire l'incidence de la CAD dans la cohorte UKB. Nos résultats ont permis de montrer que la majorité des PRS de lipides étudiés (27/29) étaient associés à l'incidence de la CAD. Dans la deuxième et troisième étude, nous démontrons aussi que combiner plusieurs PRS indépendants de FDR ou spécifiquement de lipides a permis d'améliorer la prédiction du PRS de CAD. Dans notre dernière étude, nous avons évalué la contribution spécifique de la lipoprotéine(a) et du gène LPA dans la détermination du risque polygénique de CAD dans la cohorte UKB. Nos résultats montrent que malgré une contribution mineure du gène LPA dans le PRS de CAD dans la prédiction de l'incidence de la CAD, une mesure de lipoprotéine(a) complémentaire est nécessaire pour une meilleure stratification du risque génétique de la CAD. Pris dans leur ensemble, les résultats de cette thèse soutiennent l'intérêt des PRS pour quantifier un risque héritable de CAD qui est non saisi par les scores cliniques conventionnels. L'usage de PRS permettra de cibler tôt les personnes qui ont un risque génétique élevé. Des efforts doivent cependant se poursuivre afin de pouvoir éventuellement les utiliser en clinique, dans la population générale. / Coronary artery disease (CAD) is one of the most prevalent cardiovascular diseases in the world, and the leading cause of death in many developed countries. This complex pathology affects the arterial tree that supplies blood to the heart, leading to circulatory problems and acute, even fatal, events such as myocardial infarction (MI). Numerous risk factors associated with the development of CAD have been described. Some of them are not modifiable, such as male gender or age, while others are modifiable or manageable, such as the level of certain atherogenic lipoproteins, arterial hypertension, diabetes or smoking. These different parameters can be assessed individually in clinical settings or considered, using clinical risk scores, with the aim to estimate the risk of developing CAD and to take preventive action. However, several limitations to the use of these scores exist. Among them, these scores only capture the effects of a few traditional risk factors, overlooking other related risks such as chronic inflammatory conditions or other biological susceptibilities. Finally, these scores do not allow to anticipate very early cases of CAD or MI (generally before the age of 40). Over the last two decades, several large-scale observational studies have enabled us to understand the role of the genetic component in the aetiology of CAD. Genome-wide association studies have identified more than 240 loci associated with CAD, uncovering a complex genetic architecture. These studies have estimated, for a range of genetic polymorphisms, significant positive or negative effects on the occurrence of the disease. Using an additive model, statistical methods can now be used to aggregate these effects into a single metric that captures the individual genetic risk of developing the disease, known as polygenic risk scores (PRS). However, despite a range of studies showing independent prediction of CAD risk in relation to risk factors, the use of PRS for future application in a clinical setting remains debated, particularly when compared with actual clinical scores. The main aim of this thesis is to study the impact of PRS in predicting the risk of CAD and MI compared with the tools used in clinical practice, and to improve the overall predictive performance of PRS. This thesis focuses on two main axes, each separated into two projects. The first axis is dedicated to the prediction of MI using PRS specific to CAD and for its risk factors. The second focuses on the use of genetic determinants specifically associated with lipids and lipoproteins to predict the risk of CAD. Briefly, our first study concentrated on the impact of a CAD PRS to predict MI incidence and mortality, in the UK Biobank (UKB) cohort. By stratifying our analyses according to different age groups and sex, we described stronger associations between the PRS and the incidence of MI in young adults (aged between 40 to 51 years old), particularly in men, suggesting an interest in predicting early onset of CAD. In multivariable analyses including a clinical risk score, we showed that the CAD PRS was independently associated with incident MI and all-cause mortality. In our second study, we validated the use of CAD PRS and PRS for cardiovascular risk factors (derived in other studies), in Canadian cohorts, and showed that CAD PRS and some specific PRS for risk factors were associated with CAD severity (determined by coronary angiography). In our third study, we derived lipid PRS (fatty acids and lipoprotein) and compared their predictive performance against a CAD PRS in the prediction of incident CAD in the UKB cohort. Our results showed that the majority of studied lipid PRS (27/29) were associated with the incidence of CAD. In the second and third studies, we demonstrated that combining several independent PRS for cardiovascular risk factors or lipids PRS improved the prediction of a CAD PRS. In our last study, we evaluated the specific contribution of lipoprotein (a) to the polygenic risk prediction of CAD in the UKB. Our results showed that despite a minor contribution of the LPA gene in CAD PRS to predict the incidence of CAD, a complementary lipoprotein(a) measurement is necessary for a better genetic risk stratification of CAD. Taken altogether, the results of this thesis support the value of PRS in quantifying heritable CAD risk, not captured by conventional clinical scores. The use of PRS will enable early targeting of individuals at high genetic risk. However, further efforts are needed to eventually use them clinically, in the general population
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/132386 |
| Date | 25 January 2024 |
| Creators | Manikpurage, Hasanga D. |
| Contributors | Thériault, Sébastien, Arsenault, Benoit |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xxii, 386 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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