L’année 2023 a été riche en publications dans le domaine de la neuro-oncologie avec le développement de multiples applications en routine des techniques de biologie moléculaire à haut débit des cancers. Ces données omiques décrivent par exemple l’expression des gènes (transcriptome), l’abondance des protéines (protéome) ou la méthylation de l’ADN (méthylome) provenant d’une population de cellules afin de les caractériser le plus précisément possible. Leur analyse intégrée permet désormais de mieux comprendre (article 1), de mieux classifier (article 2) et enfin de mieux diagnostiquer et traiter (articles 3 à 5) les pathologies neuro-oncologiques.
Nous allons commencer par le fondamental et une meilleure compréhension du mécanisme physiopathologique des syndromes neurologiques paranéoplasiques (SNP). De façon intéressante, des cibles antigéniques différentes, intra- (Hu) ou extra- (GABAb) cellulaires, sont associées à des syndromes neurologiques en rapport avec un même cancer, le cancer pulmonaire à petites cellules (CPPC). Dans cette étude, les auteurs se sont intéressés aux données génomiques et transcriptomiques de 76 prélèvements tumoraux de CPPC, 34 associés à un SNP/Hu+, 14 associés à un SNP/GABAb+ et 28 sans SNP (groupe contrôle). Le nombre d’échantillons est très important compte tenu de la rareté de ces syndromes cliniques. Leur recueil a pu être réalisé grâce au centre de référence national des SNP.
La première analyse a porté sur le séquençage, en NGS (Next Generation Sequencing), de 98 gènes impliqués dans les CPPC et l’auto-immunité en rapport avec des Ac anti-Hu ou anti-GABAb, dont le KCTD16 (oncogène connu pour son rôle dans l’auto-immunité des GABAb et les CPPC). Cette analyse n’a montré aucune différence en nombre de mutations entre les trois groupes.
La deuxième étape fut celle de l’analyse des Copy Number Variation (CNV). On observe un gain du chromosome 5q, région contenant le gène KCTD16, significativement plus fréquent dans le groupe SNP-GABAb+. Il en résulte une surexpression de l’oncogène KCTD16 dans ce groupe par rapport aux deux autres (aucune expression KCTD16 retrouvée chez ceux-ci). Ce résultat vient confirmer l’hypothèse émise en 2019 par l’équipe de Titulaer [1] qu’une association aux anti-GABAb de l’anticorps anti-KCTD16 doit faire rechercher un CPPC sous-jacent, et serait donc en faveur d’une origine paranéoplasique.
Enfin, la dernière analyse est celle du séquençage de l’ARN messager, qui permet de classer les trois groupes à partir d’un clustering portant sur 673 gènes.
Ces résultats apportent de nouvelles informations en faveur de mécanismes d’oncogenèse différents selon, dans un contexte de CPPC, l’absence ou la présence d’un SNP associé, et si SNP, selon l’anticorps onconeuronal identifié, Hu ou GABAb. Ils contribuent à une meilleure compréhension physiopathogénique des SNP, un mystère depuis plus de 70 ans.
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