Vendredi 1er octobre 2021 - 09h00

Résumé N°: CO_32

Le profilage protéomique des tumeurs hépatiques ouvre la voie à de nouvelles approches diagnostiques, pronostiques et théranostiques

C. Dourthe, C. Julien, S. Di Tommaso, JW. Dupuy, N. Dugot-Senant, A. Brochard, B. Le Bail, JF. Blanc, L. Chiche, C. Balabaud, P. Bioulac-Sage, F. Saltel, AA. Raymond* (Bordeaux)

Introduction : La réalisation de biopsies de tumeurs hépatiques n’est pas systématique et requiert une évaluation des bénéfices par rapport aux risques. En effet, cette procédure invasive peut entraîner des complications, parfois graves, telles que l’hémorragie et la propagation des cellules tumorales. Cependant, les informations fournies par le profil de dérégulation d’expression protéique pourraient inverser le rapport bénéfice-risque de la biopsie hépatique.

Patients et méthodes ou matériels et méthodes : Notre laboratoire combine la microdissection laser et la spectrométrie de masse pour analyser en profondeur le protéome des tumeurs hépatiques. Nous travaillons à partir de très petites quantités (1mm² sur une coupe de 5μm) de matériel fixé au formol et inclus en paraffine (FFPE), compatible avec l’analyse des biopsies. Nous analysons les dérégulations d’expression protéique entre la tumeur hépatique et le foie non tumoral adjacent que nous comparons entre différents groupes de patients.

Résultats : Par une première approche protéomique exploratoire d’adénomes hépatocellulaires (HCA) typiques, nous avons identifié ASS1 comme biomarqueur diagnostique du sous-groupe des sh-HCA à haut risque d’hémorragie, qui a été validé sur une cohorte multicentrique (Henriet et al, Hepatology 2017 ; Sala et al, Hepatology Communications, 2020). Nous avons ensuite émis l’hypothèse que l’ensemble du profil de dérégulation d’expression protéique pouvait fournir des données beaucoup plus informatives pour caractériser les tumeurs hépatiques. Nous en avons fait la preuve de concept avec la caractérisation des profils protéomiques des HCA en démontrant leur correspondance avec la classification génotype/phénotype (Dourthe et al, Hepatology, 2021).
Nous avons construit un algorithme d’analyse de correspondances qui compare le profil protéomique extrait d’un patient avec une base de données protéomique de référence. Nous avons ainsi démontré la plus-value pour le diagnostic des HCA mais pour prédire leur transformation en carcinome hépatocellulaire (CHC) (Dourthe et al, Hepatology, 2021). Nous avons également des résultats préliminaires encourageants qui démontrent que les profils protéomiques peuvent prédire la réponse aux traitements chez des patients atteints de CHC avancés (Toulouse et al, en préparation).

Conclusion : Nous avons ainsi développé un nouvel outil de machine learning basé sur le profilage protéomique, opérationnel sur biopsie fixées qui est transférable en routine clinique pour le diagnostic et le pronostic des HCA. Le développement de cette méthodologie pourra mener les laboratoires de pathologie dans une nouvelle ère analytique améliorant la pratique clinique en ouvrant la voie à la médecine personnalisée.
L’auteur n’a pas transmis de déclaration de conflit d’intérêt

Remerciements : Ce travail a été soutenu par la Région Nouvelle Aquitaine (Fonds européens FEDER), le SIRIC BRIO, et l’association HepA.
Etude conjointement supervisée par Frédéric Saltel et Anne-Aurélie Raymond.

Références : Henriet E, et al, Argininosuccinate synthase 1 (ASS1): A marker of unclassified hepatocellular adenoma and high bleeding risk. Hepatology, 2017, Dec;66(6):2016-2028. doi: 10.1002/hep.29336
Sala M et al, ASS1 Overexpression: A Hallmark of Sonic Hedgehog Hepatocellular Adenomas; Recommendations for Clinical Practice, Hepatology Communications, 2020, Apr 11;4(6):809-824. doi: 10.1002/hep4.1514
Dourthe C, et al, Proteomic profiling of hepatocellular adenomas paves the way to new diagnostic and prognostic approaches. Hepatology, 2021, Mar 23. doi: 10.1002/hep.31826

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