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29 variantes génétiques identifiées dans la sclérose en plaques

La revue Nature dévoile une nouvelle étude internationale réalisée en collaboration avec les universités de Cambridge et d’Oxford. 

Des chercheurs ont décelé 29 nouveaux facteurs génétiques liés à la sclérose en plaques. Cette découverte est une avancée majeure dans le domaine et permettra de mieux comprendre cette maladie et ses mécanismes biologiques.

La plupart des gènes qui ont été ciblés influencent le système immunitaire et l’activation des protéines produites par ce dernier.

De plus, on a remarqué que le tiers de ces variantes étaient aussi liées à d’autres pathologies comme la maladie de Crohn et le diabète de type 1.

« Après plus de 30 ans de recherche, seul un effort commun et international pouvait donner espoir de découvrir les gènes majeurs impliqués dans la sclérose en plaques. C’est le résultat de cet effort commun dont nous publions les résultats aujourd’hui. La stratégie que nous avons utilisée peut être appliquée à d’autres maladies et devrait permettre d’accélérer la compréhension des maladies multifactorielles », expliquent les chercheurs.

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La revue Nature dévoile une nouvelle étude internationale réalisée en collaboration avec les universités de Cambridge et d’Oxford. 

Des chercheurs ont décelé 29 nouveaux facteurs génétiques liés à la sclérose en plaques. Cette découverte est une avancée majeure dans le domaine et permettra de mieux comprendre cette maladie et ses mécanismes biologiques.

La plupart des gènes qui ont été ciblés influencent le système immunitaire et l’activation des protéines produites par ce dernier.

De plus, on a remarqué que le tiers de ces variantes étaient aussi liées à d’autres pathologies comme la maladie de Crohn et le diabète de type 1.

« Après plus de 30 ans de recherche, seul un effort commun et international pouvait donner espoir de découvrir les gènes majeurs impliqués dans la sclérose en plaques. C’est le résultat de cet effort commun dont nous publions les résultats aujourd’hui. La stratégie que nous avons utilisée peut être appliquée à d’autres maladies et devrait permettre d’accélérer la compréhension des maladies multifactorielles », expliquent les chercheurs.