Créée en février 2025, la biobanque BioHUG a récemment enregistré son 10’000^e échantillon d’ADN prélevé sur des patientes et des patients des Hôpitaux universitaires de Genève (HUG). Il s’agit d’une marque symbolique à mi-chemin de l’objectif des 20’000 qui devrait être atteint d’ici à l’année prochaine et qui fera de BioHUG une des plus importantes biobanques hospitalières de Suisse, comparable à celles existant déjà aux États-Unis et en Scandinavie. Cet ensemble de données génétiques constitue une mine d’informations inestimable pour la recherche médicale, en particulier dans le domaine de la médecine personnalisée. Explications avec Timothy Frayling, professeur au Département de médecine génétique et développement (Faculté de médecine) et responsable scientifique de BioHUG.

Le Journal: Quel est l’objectif d’une biobanque telle que BioHUG?

Timothy Frayling: Cette banque de données est dédiée à la recherche sur les maladies. Elle rassemble des échantillons provenant de patientes et de patients qui sont passés par les HUG et qui ont signé le «consentement général». Celui-ci autorise les scientifiques à réutiliser ces prélèvements ainsi que les données – passées, actuelles et futures – liées à la santé de ces patients et patientes, sans devoir leur redemander leur accord à chaque fois. Comme il s’agit de données sensibles, ces informations sont bien entendu codées d’une manière assez complexe afin d’empêcher l’identification des individus concernés tout en permettant de mener des études scientifiques. Ce consentement est volontaire et reste valable pour une durée indéterminée ou jusqu’à un éventuel retrait, qui est possible en tout temps et sans justification. Dans le cadre de BioHUG, nous récoltons de l’ADN de patientes et de patients ayant signé le consentement général dès 2017 et sur des échantillons de sang prélevés depuis février 2025. Nous en avons donc déjà récolté 10’000 et nous comptons, dans le cadre du financement actuel de notre projet, arriver à 20’000. Cela dit, le nombre de personnes ayant signé le consentement général aux HUG s’élève à 150’000. Le potentiel de développement est donc très important.

Est-ce que Genève affiche un taux élevé de signatures du consentement général?

Oui, et c’est le cas dans tous les grands centres urbains de Suisse. Lorsque je suis arrivé à Genève il y a deux ans et demi, j’ai en effet constaté que la Suisse avait remarquablement réussi en matière de recherche sur les maladies. Pas moins de 800’000 personnes – soit 10% de la population – ont accepté que leurs données médicales et leurs échantillons résiduels puissent être réutilisés à des fins de recherche. Aucun autre pays n’a atteint un tel pourcentage, à l’exception de la Finlande et de l’Estonie qui sont plus petites que la Suisse. Ces dossiers médicaux électroniques remontant à 2000 et se poursuivant jusqu’à la fin de vie pour des centaines de milliers de personnes représentent un ensemble de données considérable et, surtout, une opportunité extraordinaire pour la Suisse de renforcer sa position de pays de premier plan dans la recherche biomédicale.

Pourquoi ces données sont-elles si importantes et pourquoi en faut-il autant?

Elles offrent une nouvelle façon d’étudier les maladies. La méthode traditionnelle, qui reste très importante, est très coûteuse en temps et en argent. Elle passe par l’enrôlement volontaire de personnes atteintes d’une maladie précise dans une étude scientifique. Ce recrutement ainsi que la mesure des nombreux aspects de leur santé, notamment par de nouveaux prélèvements sanguins, prennent beaucoup de temps. Après quoi elles sont suivies parfois pendant deux ou trois ans pour observer les effets des traitements et de la maladie. Ce processus doit être répété en entier pour chaque maladie et chaque nouvelle question. C’est pourquoi ces études se limitent généralement à quelques centaines de patientes et de patients. Il est également souvent difficile de recruter des personnes dépourvues de la condition étudiée (les contrôles) pour effectuer des comparaisons. L’approche rendue possible grâce aux biobanques consiste à créer une seule très grande étude, comprenant par exemple 100’000 patientes et patients hospitaliers, et à analyser leurs données médicales et leurs échantillons biologiques sur des décennies. Cela nous permet d’étudier les causes et les conséquences des maladies sur de longues périodes et d’inclure des personnes qui n’ont pas le temps de participer à des études de recherche traditionnelles, car nous réemployons simplement leurs données sous une forme codée. C’est également un moyen très puissant d’étudier les personnes atteintes de plusieurs maladies – la multimorbidité –, un phénomène de plus en plus répandu dans une population vieillissante. Nous pouvons par ailleurs étudier les personnes avant qu’elles ne développent une maladie, car beaucoup d’entre elles font l’objet de bilans de santé de routine au début de leur vie adulte.

Avez-vous des exemples de projets de recherche?

Un de nos projets évalue le risque de maladie cardiaque chez les personnes atteintes d’une maladie auto-immune. Les personnes souffrant de diabète de type 1, de polyarthrite rhumatoïde, de lupus et d’autres pathologies présentent en effet un risque plus élevé de développer une maladie cardiaque. L’idée consiste à mesurer ce risque avec plus de précision. La difficulté de cette tâche réside dans le fait que ces affections sont – heureusement – rares. Elles ne touchent que 4% de la population, parmi lesquels seulement 10% développeront une maladie cardiaque sur une période de dix ans. En d’autres termes, pour en savoir plus, il nous faut étudier 0,4% de la population. Ce qui représente une très grande base de données. Un autre exemple concerne directement le diabète. Il se trouve qu’environ 10% des personnes dont les ancêtres vivaient dans des régions tropicales du monde – en Afrique et dans certaines parties de l’Asie – sont dotées d’une modification génétique qui les protège du paludisme mais qui, en même temps, affecte la façon dont est mesuré le diabète. La modification génétique raccourcit en effet la durée de vie des globules rouges, ce qui fait que le taux de sucre mesuré sur cellules (l’hémoglobine glyquée, ou HbA1c, valeur essentielle au diagnostic et au traitement du diabète) apparaît plus bas. Des études récentes ont montré que ces personnes ont un risque plus élevé de complications médicales liées à leur diabète, car leur diagnostic est retardé de quatre ans. Au sein de BioHUG, nous espérons contribuer à ce type de découvertes afin que des études complémentaires soient ensuite en mesure d’examiner leur utilisation directe au bénéfice des patient-es. C’est précisément l’objectif de notre projet actuel, Calibrate.

De quoi s’agit-il?

Lorsqu’un médecin prescrit une analyse de sang, le résultat est comparé à une plage de référence unique. Si on reste dans la problématique du diabète, on estime par exemple que la glycémie d’une personne en bonne santé se situe entre X et Y. Dans le cas de la fonction rénale, ce sera la même chose avec d’autres biomarqueurs spécifiques mesurés dans le sang. Ces plages sont les mêmes pour tout le monde, indépendamment de l’âge, du sexe, de l’origine ou encore de la biologie individuelle de chaque patiente et chaque patient. En réalité, ce qui est «normal» peut différer d’une personne à l’autre. Le corps a tendance à maintenir un bon nombre de ses caractéristiques physiologiques autour d’un niveau qui lui est propre, comme une sorte d’empreinte biologique. La température corporelle se situe chez la plupart des gens autour de 37 °C, mais c’est une moyenne. Une température de 38 °C peut être de la fièvre pour une personne et tout à fait ordinaire pour une autre. Le but du projet Calibrate est de calculer les valeurs de référence individuelles pour chacune et chacun – sa «norme» personnelle en quelque sorte – et d’examiner si l’utilisation de ces valeurs de référence personnalisées aide les médecins à détecter les maladies plus tôt, à évaluer les risques plus précisément et à mieux comprendre dans quelle mesure ces valeurs de référence personnelles sont façonnées par nos gènes.