Le cancer est une des premières causes de mortalité avec près de 10 millions de morts estimées dans le monde en 2022. Le cancer du rein représente lui plus de 400 000 cas chaque année et 150 000 décès. Les traitements médicamenteux du carcinome rénal métastatique ont considérablement évolué au cours des vingt dernières années avec un nombre croissant de thérapies ciblées basées sur les inhibiteurs de protéine kinase et les immunothérapies. Malgré cela, une majorité de patients subit une récurrence du cancer du rein après traitement associée à des effets indésirables notables. Dans ce contexte, l'un des principaux défis de la médecine de précision est d'optimiser le choix du traitement en combinant des informations cliniques, histologiques et génomiques du patient et de sa tumeur. Dans le même temps, les technologies de profilage moléculaire (séquençage de nouvelle génération, LC-MS/MS) ont permis de caractériser de manière multi-omique de grandes cohortes de tissus de cancer du rein à cellules claires (ccRCC), le sous-type histologique majoritaire de tumeur rénale. Dans mes travaux de thèses, le microenvironnement tumoral (TME) et la méthylation de l'ADN du ccRCC ont été étudiés afin de révéler des causes et des marqueurs de réponse aux traitements anti-tumoraux.
Dans une première étude, nous avons mis en évidence trois sous-types de TME se distinguant par leur richesse en cellules immunitaires T-CD8 et plasmocytes ainsi que par l'expression de gènes d'immunoglobulines. Nous avons ensuite montré que d’une part un score reflétant le différentiel entre cellules tumorales et immunitaires (TID) et que d’autre part l’expression du gène associé YWHAE, présentaient des performances de prédiction de la réponse à l'immunothérapie supérieures aux méthodes déjà publiées. Dans une seconde étude, nous avons montré que les sous-types de méthylation de l'ADN du ccRCC étaient associés à des différences de réponse aux inhibiteurs de protéines kinases (TKI) et à l’immunothérapie. Un modèle de prédiction des sous-types de méthylation de l'ADN du ccRCC a été développé en se basant sur les ratios d'expression de deux gènes (IGF2BP3/PCCA, TNNT1/TMEM88).
​Ce modèle permet ainsi d'obtenir à moindre coût une information moléculaire pertinente pour le choix du traitement sans données de méthylation. Ces résultats contribuent à une caractérisation individuelle plus fine des aspects cellulaire et moléculaire des ccRCCs pour la sélection du traitement idoine de chaque patient.​ ​

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