Pré-annonce : ERDERA 2026 - Résoudre des cas non résolus dans des maladies génétiques et non génétiques rares grâce à la validation des variants et à de nouvelles approches technologiques

Le 2ème appel d’ERDERA vise à faire face au challenge du diagnostic dans les maladies rares. En effet, environ 50 % des patients présentant une suspicion de maladie génétique rare restent non diagnostiqués ou mal diagnostiqués malgré des soins génétiques cliniques standards. De plus, les maladies rares d'origine non génétique - représentant environ 10 % de tous les cas de maladies rares, restent un domaine peu étudié. En moyenne, il faut environ 5 ans pour établir un diagnostic précis pour un patient atteint d'une maladie rare. Étant donné la complexité de ces troubles, des approches diagnostiques multiples et complémentaires sont nécessaires.

L’objectif de cet appel est de résoudre les maladies génétiques rares non diagnostiquées ainsi que les maladies rares non génétiques complexes et multifactorielles en identifiant les variants responsables chez des patients sans diagnostic moléculaire malgré des tests génétiques ou géniques antérieurs ou en clarifiant le diagnostic de pathologies d’origine inconnue ou mixte.

Domaines d’investigation suggérés :

• Validation fonctionnelle pour la classification de variants candidats de signification incertaine et l’augmentation de la diversité de la recherche génomique fonctionnelle, ou la validation de ces variants pour améliorer les résultats pour un plus large éventail de patients, en explorant des systèmes in silico, in vitro ou des modèles animaux (par exemple, des cellules modifiées par CRISPR, des cellules souches pluripotentes induites, des organoïdes, etc.) ;
• Utilisation de l’approche multi-omique ou de méthodes intégratives (par exemple, transcriptomique, épigénomique, etc.) pour résoudre des variants ambigus ou complexes ;
• Nouveaux outils/méthodologies pas encore validés en clinique comprenant des approches biostatistiques, de bio-informatique avancée et mathématiques (par exemple, des prédicteurs des effets des variants, des plateformes d'annotation basées sur l'intelligence artificielle (IA), etc.) non encore validés dans des contextes cliniques.
• Biologie des systèmes et modélisation des mécanismes de la maladie ; 
• Explorer les méthodes d'intégration des données cliniques, environnementales, de mode de vie et issues de capteurs dans le contexte des maladies rares ; 
• Développement de graphes de connaissance ou de cartes de maladies pour lier les phénotypes et mécanismes ; 
• Utilisation d'outils avancés d'IA et de modélisation (ML de graphes, modèles causaux probabilistes).