La classification de l’OMS 2021 des tumeurs du système nerveux central (SNC) a fait évoluer la démarche diagnostique en Neuro-Oncologie. Grâce aux techniques de biologie moléculaire toujours plus performantes, le diagnostic est maintenant histomoléculaire ou « intégré ». Le méthylome y occupe une place croissante, notamment en pédiatrie. Même si l’apport de cette technique est indiscutable, les résultats obtenus à partir d’algorithmes d’intelligence artificielle sont à interpréter avec prudence. Le but de ce travail était d’évaluer l’apport du méthylome dans le diagnostic des tumeurs du SNC depuis sa mise en place dans le service en 2021.

La cohorte rétrospective comprenait 256 tumeurs du SNC ayant fait l’objet d’un diagnostic intégré avec analyse du méthylome (puces EPICv1, Illumina). Les données du méthylome ont été analysées par le classifier de l’université de Heidelberg, en Allemagne. Le diagnostic proposé par le classifier a été comparé au diagnostic intégré pré-méthylomique. Les cas ont été répartis en 5 catégories : catégorie I : les deux diagnostics étaient concordants ; catégorie II : les diagnostics étaient concordants mais le méthylome apportait une précision diagnostique ; III : le méthylome proposait un diagnostic différent mais au sein de la même famille de tumeurs ; IV : les deux diagnostics étaient discordants (changement de famille/superfamille) ; V : le méthylome était non contributif (score calibré (SC) < 0,5 ou diagnostic de tissu contrôle). Les cas discordants ont été revus afin de formuler un diagnostic final en faveur ou non du diagnostic proposé par l’algorithme.

Dans 19 % des cas (48/256 cas), le diagnostic méthylomique était parfaitement concordant avec le diagnostic pré-méthylomique (catégorie I) et dans 41 % des cas (104/256), il apportait une précision diagnostique (catégorie II). Dans 9 % des cas (23/256), le diagnostic méthylomique était partiellement discordant (catégorie III) et dans 17 % des cas (45/256 cas), il était discordant (catégorie IV). Parmi ces 45 cas, seuls 26 étaient réellement discordants (avec un SC > 0,9 ; 10 % [26/256]). Dans 15 cas (5,8 % ; 15/256), les résultats du méthylome ont amené à réviser le diagnostic intégré initial. Dans 14 % des cas (36/256), le diagnostic méthylomique était non contributif (catégorie V).

Dans 71 % des cas avec un SC > 0,9, les diagnostics histomoléculaire et méthylomique étaient concordants. Dans plus de 80 % de ces cas, le méthylome apportait une information supplémentaire. Dans seulement 5,8 % des cas, les résultats du méthylome ont réellement modifié le diagnostic retenu. Le méthylome est un outil précieux pour confirmer et affiner le diagnostic des tumeurs du SNC. Cependant, il est indispensable de corréler les résultats obtenus aux données clinico-radiologiques, histopathologiques et moléculaires autres.

The 2021 WHO classification of central nervous system (CNS) tumors has reshaped the diagnostic approach in Neuro-Oncology. The development of increasingly advanced molecular techniques has allowed a histomolecular, or “integrated,” diagnosis. DNA methylation profiling is key to some diagnoses, particularly in pediatrics. Although the contribution of this technique is undeniable, results generated by artificial intelligence–based algorithms must be interpreted with caution. The aim of this study was to evaluate the contribution of DNA methylation profiling to CNS tumor diagnostics since its implementation in the department in 2021.

The retrospective cohort included 256 CNS tumors that underwent integrated diagnosis with DNA methylation profiling (EPICv1 arrays, Illumina). Methylation data were analyzed using the classifier of Heidelberg University, Germany. The diagnosis proposed by the classifier was compared with the pre-methylation integrated diagnosis. The cases were divided into five categories: category I: concordant diagnoses; category II: concordant diagnoses with additional diagnostic refinement provided by methylation profiling; category III: discordant diagnoses within the same tumor family; category IV: discordant diagnoses involving a change in tumor family/superfamily; category V: non-contributory methylation results (calibrated score (CS) < 0.5 or control tissue classification). Discordant cases were reviewed to establish a final diagnosis either supporting or not the diagnosis proposed by the Heidelberg classifier.

In 19% cases (48/256), the methylation-based diagnosis was perfectly concordant with the pre-methylation diagnosis (category I), and in 41% cases (104/256), it provided additional diagnostic refinement (category II). In 9% cases (23/256), the methylation-based diagnosis was partially discordant (category III), and in 17% cases (45/256), it was discordant (category IV). Among these 45 cases, only 26 were truly discordant (with CS > 0.9, 10% [26/256]). In 15 cases (5.8%; 15/256), methylation results led to a revision of the initial integrated diagnosis. In 14% cases (36/256), the methylation-based diagnosis was non-contributory (category V).

In 71% cases with CS > 0.9, histomolecular and methylation-based diagnoses were concordant. In more than 80% of these cases, methylation profiling provided additional information. In only 5.8% cases did methylation results lead to a change in the final diagnosis. DNA methylation profiling is a valuable tool for confirming and refining CNS tumor diagnosis. However, its results must always be interpreted in conjunction with clinical, radiological, histopathological, and other molecular data.