L'hématopoïèse clonale a longtemps été définie par la présence de mutations pilotes connues comme DNMT3A ou TET2. Mais de récentes études du génome entier sur cellules uniques ont montré que la plupart des expansions clonales dans le sang vieillissant se produisent sans ces pilotes canoniques. Autour de ce travail, l'archive héberge des études qui utilisent l'apprentissage automatique pour prédire des maladies à partir d'une simple analyse de sang, reconstituent la généalogie des clones tumoraux et décrivent l'évolution comme un patchwork. Notre article, lui, fait bande à part : il ne prédit pas de maladie et ne construit pas d'arbre, il dévoile l'architecture héréditaire du processus même d'accumulation des mutations. C'est un pas en arrière, de la clinique vers les fondations, mais un pas qui explique pourquoi certaines personnes accumulent des clones plus vite que d'autres.
Les auteurs ont utilisé les séquences du génome entier du sang de 791 067 personnes issues de deux biobanques : 481 079 de l'UK Biobank et 309 988 d'All of Us. Au lieu de chercher des mutations pilotes, ils ont compté les mutations « passagères » : des variants somatiques uniques, présents chez une seule personne et presque certainement neutres. Pour écarter le bruit technique, ils n'ont gardé que les variants soutenus par 4 à 8 lectures sur une couverture de 30×, ce qui correspond à un clone représentant un quart ou la moitié des cellules sanguines. Ensuite, par régression, ils ont retiré l'effet de l'âge, du sexe et du tabagisme, obtenant un trait quantitatif : la « charge de mutations passagères ». Pour ce trait, ils ont mené une étude d'association pangénomique (GWAS) chez 481 079 participants de l'UK Biobank, une analyse des variants rares (RVAS) et des analyses stratifiées par sexe et par origine. Les gènes candidats ont été priorisés par une approche bayésienne empirique combinant la pathogénicité des variants, les données de chromatine ouverte dans les cellules souches sanguines et la colocalisation avec des locus d'expression.
La méta-analyse des deux cohortes a mis en évidence 81 locus associés à la charge de mutations passagères au seuil de significativité P < 5×10⁻⁸. Parmi eux, 39 coïncidaient avec des locus connus de l'hématopoïèse clonale, notamment TERT, TCL1A, ATM, CHEK2 et BCL2, et 42 étaient nouveaux. Parmi les nouveaux : NFE2, principal facteur de transcription de la maturation érythroïde et mégacaryocytaire ; MSANTD2, régulateur de l'adhérence des cellules souches ; PTPN7, phosphatase de la voie MAPK ; et CD163, récepteur macrophagique lié à la polarisation anti-inflammatoire. L'analyse des variants rares a identifié 11 gènes candidats, dont MBD2, une protéine qui lit les marques de méthylation de l'ADN. Les variants délétères de MBD2 augmentaient la charge mutationnelle (β = 0,353, P = 10⁻¹⁸·⁵¹). Cela boucle l'axe de la méthylation : DNMT3A écrit les marques, TET2 les efface, et MBD2 les interprète. La stratification par sexe a livré 14 nouveaux locus, dont RMND5B chez les femmes et OLIG3 chez les hommes. L'analyse par origine dans All of Us a révélé un locus africain KAZN/TMEM51 et un locus est-asiatique PTPRN2 à fort effet (β = 0,538). La charge mutationnelle observée était plus fortement associée aux hémopathies malignes et à la mortalité que le risque polygénique, et l'analyse spatiale a détecté une agrégation géographique inexplicable par le revenu, la qualité de l'air ou la chimiothérapie.
Ce travail se distingue des études voisines en utilisant un trait quantitatif de mutations passagères plutôt que la présence binaire de pilotes. Cela a permis de trouver plus de locus avec une taille d'échantillon plus petite que dans les GWAS précédentes centrées sur les pilotes. Pour la première fois est montrée la convergence de variants germinaux communs et rares avec des pilotes somatiques sur les mêmes axes biologiques : méthylation de l'ADN, épissage de l'ARN, réparation de l'ADN et signalisation mTORC1. La découverte de MBD2 comme facteur germinal rare élargit l'axe de la méthylation, des enzymes « écrivaines » et « effaceuses » aux protéines « lectrices ». L'hétérogénéité spatiale, qui persiste après prise en compte des facteurs connus, indique des expositions environnementales non mesurées, potentiellement aussi importantes que la génétique.
Le sujet pourrait évoluer vers l'intégration de données d'exposition plus riches : radiation, particules fines, accès aux soins. À mesure que les échantillons non européens des biobanques s'étoffent, il deviendra possible de vérifier dans quelle mesure les locus identifiés se transposent à d'autres populations. Les technologies unicellulaires, comme ReDeeM, permettront de relier les variants germinaux à des sous-populations précises de cellules souches et à leur dynamique clonale. Il est également prometteur de réunir le risque polygénique et la charge mutationnelle observée dans un outil unique de stratification du risque de leucémie myéloïde aiguë.
Les résultats auront un impact sur l'épidémiologie génétique du vieillissement sanguin et sur l'élaboration d'outils de stratification du risque d'hémopathies malignes. Ils fournissent aussi de nouvelles cibles pour une validation expérimentale en biologie des cellules souches.
Les prochaines étapes comprennent la validation fonctionnelle des nouveaux gènes candidats dans des modèles cellulaires d'hématopoïèse et l'extension des associations phéniques à des groupes non européens. Il faut aussi identifier les facteurs environnementaux précis responsables de l'agrégation géographique.
Dans le domaine de l'hématopoïèse clonale, une question reste en suspens : quels mécanismes confèrent un avantage sélectif aux clones dépourvus de mutations pilotes canoniques ? Ce travail relie directement ce problème à la variabilité germinale des régulateurs épigénétiques et des voies de signalisation, en proposant des gènes précis à tester. Une autre question non résolue est de savoir pourquoi l'hématopoïèse clonale se manifeste différemment chez les hommes et les femmes et selon les populations ; les analyses stratifiées donnent les premières pistes, mais exigent des échantillons plus grands.
Le gène MBD2, identifié dans ce travail, code une protéine qui lit les marques de méthylation sur l'ADN. Si DNMT3A est un écrivain et TET2 une gomme, alors MBD2 est un lecteur qui interprète ce qui est écrit. Les variants délétères de ce « lecteur » augmentent la charge mutationnelle tout comme les mutations somatiques de l'« écrivain » ou de la « gomme ».
L'idée que des mutations « passagères » neutres puissent servir d'horloges comptant l'âge d'un clone fait écho au concept d'horloge moléculaire du roman de Greg Egan, « La Cité des permutants », où l'âge des cellules est déterminé par l'accumulation de changements aléatoires.
Non publié sur arXiv. Voici sa page, le PDF et la formalisation : vous pouvez vérifier vous-même, pas seulement lire notre analyse.