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Classifieur génomique permettant d’identifier de tumeurs à profil génomique neuro-endocrine (« ne-like ») - 04/11/18

Doi : 10.1016/j.purol.2018.07.115 
J. Batista Da Costa 1, , J. Wright 2, M. Dall’era 3, T. Bivalacqua 4, R. Seiler 5, E. Gibb 7, Q. Wang 7, N. Erho 7, M. Alshalalfa 7, E. Davicioni 7, B. Konety 8, P. Murugan 8, D. Vordos 9, A. De La Taille 9, J. Efstathiou 10, J. Douglas 11, J. Boormans 12, M. Van Der Heijden 13, Y. Lotan 14, P. Black 6
1 Hôpital Henri-Mondor, Créteil, France 
2 Department Of Urology, University Of Washington School Of Medicine, Seattle, Canada 
3 UC Davis Comprehensive Cancer Center, Sacramento, États-Unis 
4 Johns Hopkins Medical Institution, Baltimore, États-Unis 
5 Department Of Urology, University Of Bern, Bern, Suisse 
6 Department Of Urologic Sciences, University Of British Columbia, Vancouver, Canada 
7 Genomedx Biosciences, Inc., Vancouver, Canada 
8 Department Of Urology, University Of Minnesota, Minnesota, États-Unis 
9 Chu Henri-Mondor, Créteil, France 
10 Massachusetts General Hospital, Boston, États-Unis 
11 Department Of Urology, University Hospital Of Southampton, Southampton, Royaume-Uni 
12 Erasmus University Medical Center, Rotterdam, Pays-Bas 
13 Netherlands Cancer Institute, Amsterdam, Pays-Bas 
14 Ut Southwestern Medical Center, Dallas, États-Unis 

Auteur correspondant.

Résumé

Objectifs

Les tumeurs de vessie neuroendocrine (tvne) représentent une variante histologique rare et agressive. Des études récentes de sous-types moléculaire de tumeurs de vessie envahissant le muscle (TVIM) ont rapporté que 5 à 10 % de profils transcriptomiques compatibles avec celui des tvne sans nécessairement en avoir l’aspect histologique. Dans cette étude, nous proposons un classifieur génomique développé afin d’identifier les tumeurs à profil génomique neuro-endocrine(« ne-like »).

Méthodes

Une série de modèles de regroupement (ou « clusters ») a été générée en utilisant une méthode de classification non supervisée. Un modèle glmnet a été utilisé afin d’optimiser le classifieur génomique dans l’identification de tumeurs à profil génomique neuro-endocrine (ne-like) au sein d’une cohorte d’apprentissage (n=173). Le classifieur a été appliqué à 4 cohortes de validation (n=1036). Des analyses de survie multivariées ont été utilisées pour caractériser les résultats cliniques « ne-like ».

Résultats

Dans la cohorte d’apprentissage, la classification hiérarchique utilisant un panel de 84 gènes a identifié 7 patients (4 %) présentant une expression hautement hétérogène, mais constante de marqueurs neuroendocrine associée à l’absence d’expression de marqueurs « basal » ou « luminal ». Ce profil biologique a été observé de façon consistante au sein des 4 cohortes de validation. L’incidence des patients ayant une tumeur « ne-like » varie de 1,3 à 7,9 % dans les cohortes de validation avec un taux de survie sans progression significativement inférieure à 1 an (65 vs 82 % pour « ne-like » vs non ne-like, p=0,046). Après ajustement pour divers facteurs cliniques et pathologiques, les patients présentant des tumeurs de type ne avaient un risque accru de mortalité toutes causes confondues (hr : 6,40, p=0,001) (Figure 1, Figure 2).

Conclusion

Nous avons mis au point un classifieur génomique capable d’identifier un groupe de tumeurs ayant un génotype de tumeur urothéliale, mais avec un phénotype de TVNE. L’identification de ces patients pourrait avoir des implications pronostiques et potentiellement impacter leur prise en charge. Une validation supplémentaire sera nécessaire pour évaluer l’utilité clinique de ce classifieur génomique.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

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Vol 28 - N° 13

P. 670 - novembre 2018 Retour au numéro
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