Identification d`une signature de miRNA sériques
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Identification d’une signature de miRNA sériques prédictifs de la réponse au traitement néoadjuvant dans les cancers du rectum localement avancés Evelyne Crapez1, Laurent Tosolini2, Alexandre Ho-Pun-Cheung1, Gilles Vieira2, Eric Assenat1, Caroline Mollevi1, Odile Prigneau2, Jean-Pierre Bleuse1, Guillaume Vetter2 1 2 ICM, Institut du Cancer de Montpellier, Montpellier - France ([email protected]) Prestizia, Clapiers – France ([email protected]) Introduction Contexte La prise en charge des cancers du rectum localement avancés repose sur une radiochimiothérapie (RCT) néoadjuvante suivie d’une exérèse chirurgicale. Cette stratégie thérapeutique permet d’améliorer le contrôle local de la maladie, le degré de régression tumorale étant par ailleurs un facteur majeur de Collaboration pronostic (1). Cependant il existe une grande variabilité interindividuelle de réponse au traitement d’induction et à ce jour aucun biomarqueur spécifique n’a été validé dans cette situation. Compte-tenu de leur stabilité, leur facilité d’analyse, et de leur présence dans le sang (2), les microARN circulants (miARNcir) représentent des biomarqueurs potentiels d’intérêt. Le but de cette étude était d’identifier à partir d’une simple prise de sang, effectuée avant tout traitement, une combinaison de miARNcir prédictifs de la réponse à la RCT afin de permettre une personnalisation du traitement des patients atteints de cancers du rectum localement avancés. Ce projet a été lauréat au Concours Mondial de l’Innovation 2014. Patients et méthodes Soixante-neuf patients présentant des tumeurs du rectum T3-T4 et/ou N+ traités de manière homogène par radiochimiothérapie adjuvante (45-50 Gy, 5FU +/- oxaliplatine) suivie d’une chirurgie dans les 6 à 8 semaines ont été inclus dans l’étude (Table 1). La réponse au traitement néoadjuvant a été évaluée sur la pièce de résection selon la classification de Dworak (3) en 5 groupes. Les patients montrant des régressions histologiques de grade 4 et 3 ont été classés comme répondeurs. Les régressions de grade 0, 1 et 2 ont été associées aux non-répondeurs. Les miARNcir ont été extraits à partir 300µl de sera (4) avec le kit NucleoSpin miRNA Plasma (Macherey-Nagel). Un profilage à haut débit a été réalisé par RT-qPCR avec les plaques TaqMan® Array Human MicroRNA v3.0 (Life Technologies) sur un système ViiA™7 (Applied Biosystems). Chaque plaque TLDA (TaqMan ® Low Density Array A et B) permettait l’analyse de 384 miARN et une quantification de 754 miARN humains au total. Les données ont été analysées (Figure 1) pour générer un classificateur. Table 1 : Caractéristiques des patients Sexe Féminin Masculin n % 20 49 29 71 Figure 1 : Stratégie d’analyse Pré-traitement des données Analyse des courbes d’amplification/Contrôle Qualité (CQ: GES V1.0.3) Normalisation Age Médiane 62 Min-Max 39-86 miRNA de référence sélectionnés par GeNorm uT 2 3 4 8 56 5 11,6 81,2 7,2 N+ N- Analyse de l’expression différentielle SAMR (Significance Analysis of Microarrays R) Validation individuelle des miRNAcir par RT-qPCR uN 53 16 76,8 23,2 Histologie Adénocarcinome bien différencié Adénocarcinome moyennement différencié Adénocarcinome indifférencié Manquant 26 35 7 1 37,7 50,7 10,2 1,4 Réponse Dworak 0 1 2 3 4 2 15 18 22 12 2,9 21,7 26,1 31,9 17,4 Valeur Q seuil (<0,05) Analyse par courbes ROC Régression logistique multivariée Classificateur miARNcir Résultats Parmi les 754 miARN analysés, 86 (Plaque A) et 53 (Plaque B) avaient des profils d’amplification répondant aux CQ (Figure 2). Trois miARNcir sélectionnés par GeNorm étaient utilisés pour la normalisation (mir-126, mir-191 et mir-146a). Figure 2 : Expression des miARNcir sur plaques TLDA miARNcir Les caractéristiques clinicobiologiques (âge, sexe, stade préthérapeutique de la tumeur) n’étaient pas corrélées à la réponse au traitement d’induction. La signature brevetée (5) est composée de 8 miARNcir (Figure 3). Figure 3 : Caractéristiques du classificateur Un classificateur basé sur l’analyse par RT-qPCR d’un panel de 8 miARNcir sériques présents avant tout traitement a été généré. Ce classificateur permet de prédire de façon spécifique la réponse à la RCT chez des patients atteints de cancers du rectum localement avancés. La validation clinique des performances de ce classificateur est en cours d’évaluation à partir d’échantillons issus de cohortes rétrospectives (ICM, Montpellier; Uppsala, Suède (essai Rapido) et d’études ancillaires prospectives multicentriques PRODIGE 23 (Unicancer) et GRECCAR 12 (CHU Bordeaux). Pr(>|z|) hsa_miR_1 0.038958 hsa_miR_2 0.036594 hsa_miR_3 0.030128 hsa_miR_4 0.022606 hsa_miR_5 0.007036 hsa_miR_6 0.00243 hsa_miR_7 0.001534 hsa_miR_8 0.000948 Valeur Prédictive Positive = 79% Valeur Prédictive Négative = 82% miARNcir Conclusion et perspectives miARNcir Références 1. 2. 3. 4. 5. Bosset JF, Collette L, Calais G, Mineur L, Maingon P, Radosevic-Jelic L, Daban A, Bardet E, Beny A, Ollier JC, et al. Chemotherapy with preoperative radiotherapy in rectal cancer. N Engl J Med. (2006) 355:1114-1123. Mitchell PS, Parkin RK, Kroh EM, Fritz BR, Wyman SK, Pogosova-Agadjanyan EL, Peterson A, Noteboom J, O'Briant KC, Allen A, et al. Proc Natl Acad Sci USA (2008)105(30):10513-8. Dworak O, Keilholz L, Hoffmann A. Pathological features of rectal cancer after preoperative radiochemotherapy. Int J Colorectal Dis. (1997) 12(1):19-23. Ho-Pun-Cheung A, Assenat E, Bascoul-Mollevi C, Bibeau F, Boissiere-Michot F, Thezenas S, Cellier D, Azria D, Rouanet P, Senesse P, et al. A large-scale candidate gene approach identifies SNPs in SOD2 and IL13 as predictive markers of response to preoperative chemoradiation in rectal cancer. Pharmacogenomics J. (2011) 11:437-443. PCT/EP2015/070268: Method for predicting the clinical progression of colorectal cancer.
