Génétique : près le séquençage de l’ADN, celui de l’ARN ATS

Grâce à une nouvelle technique, des chercheurs genevois ont déchiffré ce «deuxième code» chez 60 personnes

Les chercheurs de l’Université de Genève ont décodé le séquençage génétique de 60 personnes en décortiquant les molécules ARN indispensables à la fabrication des protéines dans le corps. Les informations ainsi obtenues peuvent donner des indications sur la prédisposition d’une personne à une maladie.

L’ARN est une transformation chimique de l’ADN, substance génétique de base. Cette dernière est tellement précieuse qu’elle ne quitte jamais le noyau des cellules, a rappelé mercredi l’Université de Genève (UNIGE). A la place, des copies d’ARN sont produites. Ces copies quittent le noyau et servent de modèle à la fabrication des protéines au sein des cellules.

Des mutations dans les gènes peuvent toutefois avoir des effets sur l’abondance et la structure des ARN messagers. Ces variations ont pour conséquence que la cellule produira en plus ou moins grande quantité une protéine donnée. La différence permet d’expliquer pourquoi certaines personnes sont plus exposées que d’autres à certaines maladies.

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En collaboration avec des collègues d’Espagne et de Grande-Bretagne, les généticiens de l’Université de Genève ont décodé pratiquement la totalité de l’ARN de 60 Européens. Ils y sont parvenus grâce à une nouvelle technologie. Pour Stephen Montgomery, un des auteurs de l’étude publiée dans la revue Nature, il s’agit d’un «rêve devenu réalité».

Avant, le décryptage de l’ARN se limitait à quelques gènes et était grossier. Les progrès qu’amène la nouvelle méthodologie sont faramineux. Pour illustrer ce bond en avant, le professeur genevois Emmanouil Dermitzakis, qui a conduit l’étude, invite à considérer «Genève comme étant une cellule et toutes les voitures comme des ARN messagers».

Jusqu’à présent, explique le professeur, «nous étions capables de distinguer chaque marque de voiture». Avec la nouvelle méthode, les informations sont beaucoup plus précises. «Nous pouvons maintenant décrire la couleur et la taille du véhicule, de même que la taille du moteur et d’autres caractéristiques». Ceci conduit naturellement à une meilleure compréhension des processus cellulaires.