Renverser la loi d'Eroom : Rassembler des preuves génétiques pour élucider le potentiel des cibles de médicaments - MooreForAll

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Ce projet présente un intérêt public significatif en raison de son potentiel pour prédire le potentiel des cibles de médicaments à partir de données génétiques existantes. Ce type d’approche est un bon complément aux études plus classiques pré-cliniques et cliniques qui sont longues, couteuses et incertaines. Pour documenter la composante génétique de ces variations de l'effet des médicaments et remédier aux biais d'échantillonnage, nous recueillerons des données ventilées par sexe et par âge couvrant toutes les ascendances. En nous appuyant sur cette base de données représentative, nous concevrons un algorithme prédictif de l'efficacité d'une cible médicamenteuse à partir d'informations génétiques. L'algorithme développé sera appliqué à toutes les cibles de médicaments qui n'ont pas encore été explorées par les sociétés pharmaceutiques (qui représentent 2/3 des 4479 gènes susceptibles d'être utilisés comme médicaments). En bref, ce projet vise à résumer les preuves génétiques du potentiel d'une cible de médicament en un score pertinent pour l'ensemble de la population humaine.
Ce projet fait appel à de bases de données génétiques existantes :
- AllofUs
- UKBiobank.
En nous appuyant sur cette base de données représentative, nous concevrons un algorithme prédictif de l'efficacité des cibles médicamenteuses à partir de l'information génétique. L'algorithme développé sera appliqué à toutes les cibles de médicaments qui n'ont pas encore été explorées par les sociétés pharmaceutiques (qui représentent 2/3 des 4479 gènes susceptibles d'être utilisés comme médicaments).