La progression naturelle des tumeurs consiste en une extension locale, puis à distance (métastase) par migration de cellules dans le sang et la lymphe vers des sites secondaires. Il est donc primordial de pouvoir détecter des cellules tumorales circulantes en plus de l’analyse morphologique et de l’immunocytochimie. De plus, deux technologies (cytométrie en flux et RT-PCR quantitative en temps réel) sont adaptées pour une analyse automatisée, rapide et sensible d’une très faible quantité de cellules. Le but de notre travail a été de mettre au point des systèmes de détection pour l’identification de cellules cancéreuses dans les épanchements péritonéaux et dans le sang. L’étude des biomarqueurs moléculaires apparaît comme une approche complémentaire intéressante pour améliorer l'efficacité du diagnostic dans ce type d'échantillons biologiques. Nous nous sommes intéressés à la mise en évidence de nouveaux marqueurs tumoraux qui pourront être utilisés pour le diagnostic précoce et le pronostic des cancers en utilisant les nouvelles techniques de biologie moléculaire. Il est probable que l'utilisation de multiples marqueurs moléculaires puisse permettre d’évoquer plus particulièrement certains types de cancers. Nous avons pu mettre en place une technique de PCR quantitative en temps réel, nettement plus sensible que la cytologie classique, et nous avons appliqué cette technique à l'étude de marqueurs tumoraux dans les liquides d’épanchement, mais aussi dans le sang pour rechercher et doser l’ARN messager. Nos résultats montrent que la cytométrie en flux adaptée à des lignées cellulaires ne l’est pas pour des prélèvements cliniques. Par la PCR quantitative, il a été possible de quantifier le niveau d’expression des marqueurs tumoraux étudiés en utilisant des plasmides de référence qui ont été préparés pour chaque gène. Plusieurs marqueurs permettent de différencier des épanchements malins et des épanchements bénins, mais surtout les antigènes CLDN4 et Ep-CAM étaient significativement plus élevés (68% et 57%, respectivement) chez les patients avec épanchements malins. L’ARN messager circulant de la CLDN4 était détectable et significativement plus élevée dans les sérums de patients atteints de cancer du sein (64% p<0,05). Les résultats indiquent que l'utilisation d'une combinaison de marqueurs comportant laclaudine 4 est plus susceptible de détecter des cellules malignes et d'être utiles pour le suivi de patients / The natural progression of tumors is a local extension, and remotely (metastasis) by migrating cells in the blood and the lymph to secondary sites. It is therefore essential to detect circulating tumor cells in addition to morphological analysis and immunocytochemistry. In addition, two technologies (flow cytometry and RT-PCR in real time) are suitable for a rapid and sensitive automated analysis of a very small quantity of cells. The aim of our work was to develop detection systems for identification of cancer cells in peritoneal effusions and blood. The study of molecular biomarkers appears as an attractive complementary approach to improve the efficiency of diagnosis in this type of biological samples. We are interested in the identification of new tumor markers that can be used for early diagnosis and prognosis of cancer using new techniques of molecular biology. It is likely that the use of multiple molecular markers can help to raise some specific types ofcancers. We were able to develop a quantitative PCR technique in real time, significantly more sensitive than conventional cytology, and we applied this technique to the study of tumor markers in effusions, but also in blood for detecting messenger RNA. Our results show that flow cytometry well-adapted to cell lines, is not unusable for clinical specimens. For quantitative PCR, it was possible to quantify the expression levels of tumor markers using reference plasmids prepared for each gene. Several markers can differentiate malignant and benign effusions, but especially CLDN4 and Ep-CAM antigens were significantly higher (68% and 57% respectively) in patients with malignant effusions.The circulating CLDN4 mRNA was detectable and significantly higher in the sera of patients with breast cancer (64% p <0.05). The results indicate that using a combination of markers including claudin 4 is more likely to detect malignant cells and be useful for monitoring patients

La progression naturelle des tumeurs consiste en une extension locale, puis à distance (métastase) par migration de cellules dans le sang et la lymphe vers des sites secondaires. Il est donc primordial de pouvoir détecter des cellules tumorales circulantes en plus de l'analyse morphologique et de l'immunocytochimie. De plus, deux technologies (cytométrie en flux et RT-PCR quantitative en temps réel) sont adaptées pour une analyse automatisée, rapide et sensible d'une très faible quantité de cellules. Le but de notre travail a été de mettre au point des systèmes de détection pour l'identification de cellules cancéreuses dans les épanchements péritonéaux et dans le sang. L'étude des biomarqueurs moléculaires apparaît comme une approche complémentaire intéressante pour améliorer l'efficacité du diagnostic dans ce type d'échantillons biologiques. Nous nous sommes intéressés à la mise en évidence de nouveaux marqueurs tumoraux qui pourront être utilisés pour le diagnostic précoce et le pronostic des cancers en utilisant les nouvelles techniques de biologie moléculaire. Il est probable que l'utilisation de multiples marqueurs moléculaires puisse permettre d'évoquer plus particulièrement certains types de cancers. Nous avons pu mettre en place une technique de PCR quantitative en temps réel, nettement plus sensible que la cytologie classique, et nous avons appliqué cette technique à l'étude de marqueurs tumoraux dans les liquides d'épanchement, mais aussi dans le sang pour rechercher et doser l'ARN messager. Nos résultats montrent que la cytométrie en flux adaptée à des lignées cellulaires ne l'est pas pour des prélèvements cliniques. Par la PCR quantitative, il a été possible de quantifier le niveau d'expression des marqueurs tumoraux étudiés en utilisant des plasmides de référence qui ont été préparés pour chaque gène. Plusieurs marqueurs permettent de différencier des épanchements malins et des épanchements bénins, mais surtout les antigènes CLDN4 et Ep-CAM étaient significativement plus élevés (68% et 57%, respectivement) chez les patients avec épanchements malins. L'ARN messager circulant de la CLDN4 était détectable et significativement plus élevée dans les sérums de patients atteints de cancer du sein (64% p<0,05). Les résultats indiquent que l'utilisation d'une combinaison de marqueurs comportant laclaudine 4 est plus susceptible de détecter des cellules malignes et d'être utiles pour le suivi de patients

Le cancer du sein demeure un problème de santé publique majeure dans le monde. Afin d'améliorer les chances de survie et la qualité de vie des femmes, il est nécessaire d’effectuer le diagnostic à un stade précoce et d’appliquer le traitement. Dans ce contexte, un des objectifs de cette thèse est de développer des puces à protéines pour le diagnostic et le pronostic du cancer du sein. Parmi les nombreux marqueurs biologiques potentiels, des recherches récentes ont montré que des anticorps anti-heat shock proteins (anti-HSPs) sont associés à la genèse tumorale. Ces anticorps seraient donc de bons biomarqueurs diagnostiques et pronostiques pour le cancer du sein. Par conséquent, nous avons élaboré une puce à antigènes afin de détecter les anticorps anti-HSP dans le sérum de 50 patients atteints de cancer du sein et de 26 témoins sains. Nos résultats indiquent clairement que la la détection multiplex d’une combinaison d'anticorps anti-HSP permet de discriminer les patients atteints de cancer du sein des témoins sains avec une sensibilité de 86% et une spécificité de 100%. Ensuite, nous avons élaboré une puce à anticorps pour doser la concentration de l'activateur du plasminogène de type urokinase (uPA) et de son inhibiteur principal (PAI-1) dans 16 extraits cytosoliques de tissus tumoraux. uPA et PAI-1 sont décrits comme étant de bons biomarqueurs pronostiques et prédictifs du cancer du sein. De faibles taux de uPA (≤3 ng / mg de protéine) et PAI-1 (≤14 ng / mg de protéine) sont associés à un faible risque de récidive et pas de bénéfice d’une chimiothérapie pour les patients atteints de cancer du sein. Les résultats obtenus à partir de puces à anticorps étaient surface dépendante par rapport aux résultats obtenus sous forme ELISA. En outre, l'utilisation de nos puces à anticorps nécessite 25 fois moins de volume d'échantillon par rapport à un dosage ELISA, résolvant ainsi les principales limites de la méthode ELISA. Enfin, nous avons déterminé et optimisé les paramètres influençant les performances des puces à protéines, comme par exemple la chimie de surface, la durée expérimentale, la concentration des solutions, etc. Nous avons également étudié les conditions de stockage à la fois pour des surfaces chimiquement fonctionnalisées et pour les puces à protéines. Les résultats ont montré que les puces à protéines conservent leur activité biologique jusqu’à trois mois de stockage. / Breast cancer becomes the most common cancer among women. In order to improve women's chances of survival and life quality, to be diagnosed at an early stage and to receive correct treatment are the most promising ways. In this context, we aim at developing an antigen microarray for screening serological biomarkers to diagnose breast cancer patients as early as possible. Among numerous potential biomarkers, recent researches showed that antibodies against heat shock proteins (HSPs) are associated with tumor genesis and would be good diagnostic and prognostic biomarkers for breast cancer. Therefore, we used customized antigen microarray to screen anti-HSP antibodies in 50 breast cancer patients and 26 healthy controls. Our results indicated clearly that combining multiplex detection of anti-HSPs antibodies could discriminate breast cancer patients from healthy controls with sensitivity 86% and specificity 100%. Then, we elaborated an antibody microarray to detect the concentration of urokinase type plasminogen activator (uPA) in 16 cytosolic extracts of breast tummor tissue. uPA is good prognostic and predictive biomarker for breast cancer, low levels of uPA (≤3 ng/mg of protein) is associated with low risk of recurrence and no benefit of chemotherapy for breast cancer patients, and vice versa. Our results showed that the results obtained from our antibody microarray were surface dependent compared with the results obtained from ELISA. Furthermore, the use of our antibody microarray requires 25 times less sample volume compared with ELISA kit, thus solving the main limitations of ELISA. Finally, we determined and optimized the parameters which affected the performances of protein microarray, e.g. microarray surface chemistry, experimental duration, the concentration of solutions, etc. Furthermore, we studied the storage conditions for both chemically functionalized microarray surface as well as printed protein microarray. Results showed that our protein microarrays retain efficient biological activity for at least 3 month of storage.

Introduction: les progrès thérapeutiques pour la prise en charge du carcinome urothélial de la vessie, ou tumeur de vessie infiltrant le muscle (TVIM), sont faibles depuis deux décennies, notamment sur le plan de la chimiothérapie, tant dans les formes localisées que métastatiques. L'identification de nouveaux biomarqueurs pouvant améliorer la prise en charge et le pronostic des patients apparait indispensable, notamment pour prédire la réponse aux traitements systémiques. Notre travail a cherché : (i) à identifier des facteurs biologiques prédictifs de rechute après les chimiothérapies adjuvantes (CA) utilisées actuellement, (ii) à déterminer si les altérations moléculaires, cibles de nouvelles thérapies, identifiées dans la tumeur vésicale sont conservées dans les métastases.Objectifs:(i) Rechercher une association entre la rechute après CA et l'expression de six biomarqueurs, ERCC1, Emmprin, Survivin, MDR1, p53 et topoisomérase IIα, dans la tumeur vésicale et/ou une métastase ganglionnaire(ii) Etudier l'hétérogénéité des mutations de FGFR3 dans les TVIM localement avancéesMatériels et Méthodes: Une cohorte rétrospective de 226 patients traités par cystectomie et CA, et une collection tumorale d'échantillons représentatifs de la tumeur primitive et d'une métastase ganglionnaire ont été constituées. L'expression des six biomarqueurs a été déterminée en immunohistochimie sur ces échantillons. Le statut mutationnel de FGFR3 a été déterminé en SNaPshot sur 84 paires tumeur primitive/métastase ganglionnaire.Résultats: Les survies observées dans la cohorte étaient proches de celles rapportées dans la littérature pour des patients de mêmes stades. La collection tumorale étudiée semble donc représentative des TVIM traitées en France. Aucun des six biomarqueurs n'était retrouvé comme prédictif de rechute après traitement. Une mutation de FGFR3 était retrouvée dans 4 (4,7%) des 84 échantillons appariés sans aucune discordance entre tumeur primitive et métastase ganglionnaire.Conclusions: L'expression de ces six biomarqueurs étudiés en immunohistochimie n'est pas associée à un risque de rechute après CA. Le statut mutationnel de FGFR3 est conservé au cours de la dissémination métastatique, et ses mutations activatrices sont présentes dans près de 5% des TVIM localement avancées. Leur conservation dans le processus métastatique renforce l'intérêt de l'évaluation de nouvelles thérapies ciblant le récepteur FGFR3 muté. Enfin, il est possible de rechercher cette mutation sur la tumeur vésicale ou une métastase avec la même pertinence. / Introduction: In muscle invasive urothelial carcinoma of the bladder (MI UCB), few progresses have been made in the last two decades, particularly in chemotherapy, both in localized and metastatic setting. The identification of new biomarkers that can improve the management and prognosis of patients appears essential. Such biomarkers will be clinically relevant if they can predict the response to systemic treatments. In this thesis, we studied biomarkers in two ways: (i) to identify predictive factors of relapse after cisplatin-based adjuvant chemotherapy (AC), (ii) to confirm that the molecular alterations targeted by new therapies and identified in bladder tumor are present in metastases.Objectives:(i) To examine the relationship between relapse after AC and expression of six biomarkers, ERCC1, Emmprin, Survivin, MDR1 p53 and topoisomerase IIα, in bladder tumor and / or lymph node metastases.(ii) To study the heterogeneity of FGFR3 mutations in locally advanced MI UCBMaterials and Methods: A retrospective cohort of 226 patients treated with cystectomy and AC, and tumor collection of representative samples of the primary tumor and lymph node metastases were constituted. The expression of six biomarkers was determined by immunohistochemistry on these samples and determined by morphometry. FGFR3 mutation status was determined by SNaPshot in 84 paired primary tumors and positive lymph nodes.Results: Survivals observed in the cohort were similar to those reported in the literature for patients of same stages, with tumor collection being representative of the MI UCB treated in France. None of the six biomarkers was found as an independent predictive factor of relapse after AC. FGFR3 mutation was found in 4 (4.7%) of the 84 paired samples with complete concordance between primary tumor and lymph node metastases.Conclusions: The expression of the six studied biomarkers by immunohistochemistry is not associated with risk of relapse following AC. FGFR3 mutation status is maintained during metastases process, and FGFR3 activating mutations are present in about 5% of locally advanced MI UCB. FGFR3 mutation remains a promising therapeutic target in a low subset of patients, and the evaluation of new therapies targeting the mutated FGFR3 receptor are needed. Finally, search for these mutations either in bladder tumor or in metastasis is relevant.

Le cancer est un problème de santé publique majeur et représente l'une des principales causes de décès dans le monde. Il représente ainsi un lourd fardeau humain et économique pour la société. Au cours de ces dernières années, l'innovation technologique avec notamment le séquençage d'acide désoxyribonucléique (ADN) a modifié la vision et la pratique de la cancérologie en proposant de sélectionner le traitement médical le plus approprié aux caractéristiques génotypiques de chacun. Dans certains types de cancer, la chimiothérapie est parfois prescrite abusivement avec de possibles effets délétères importants à long terme. La prescription de la chimiothérapie ne doit donc pas se faire de manière systématique et l'identification de biomarqueurs prédictifs de la réponse au traitement devient donc une étape cruciale. En effet un grand nombre de biomarqueurs voire des combinaisons de biomarqueurs doivent être testés afin d'identifier les patients susceptibles de bénéficier de la chimiothérapie. A cet effet, des analyses statistiques spécifiques à l'analyse de la mutation TP53 dans le cancer du poumon non à petites cellules ont été mises en place dans la première partie de cette thèse. Enfin, la seconde partie de cette thèse porte sur l'évaluation médico-économique de ces tests, primordiale pour le financement de ces innovations et donc pour avoir un impact direct sur les patients atteints de cancer. Nos résultats ont démontrés que bien que ces tests peuvent être coût-efficaces et recommandés dans plusieurs pays, leurs utilisations en France restent limitées en raison de l'absence de remboursement / Cancer is a leading cause of death around the world and thus a major worldwide public health problem and a heavy human and economic burden. In recent years, the practice of cancer medicine has evolved with technological innovation such as deoxyribonucleic acid (DNA) sequencing which allows the selection of the most suited treatment for each genotypic characteristic. With chemotherapy, a treatment with potentially significant long-term adverse effects, being overprescribed in some types of cancer, the identification of a predictive biomarker of response to treatment became a crucial step. Indeed a large number of biomarkers or combinations of biomarkers have to be tested to identify patients likely to benefit from chemotherapy and thus to avoid the systematic prescription of chemotherapy. Accordingly, the first part of this thesis focused on the specific statistical analysis of TP53 mutations in non-small cell lung cancer. The second part of this thesis’ aim was to study the medico-economic evaluation of these tests, since these evaluation are essential for these test’s financing. Results showed that although the tests may be cost-effective and recommended in several countries, their uses in France were limited due to the lack of reimbursement

Les maladies cardiovasculaires (MCV) représentent la première cause de mortalité dans le Monde et en Europe. Le diagnostic et la prédiction de l’évolution des MCV reposent actuellement sur l’utilisation de biomarqueurs protéiques, mais doivent être améliorés pour optimiser la prise en charge des patients. Le transcriptome sanguin comprend l’ensemble des molécules ARN circulantes, qui sont présentes dans les cellules sanguines et libres dans le sang. Parmi elles, les ARN messagers (ARNm) codent pour des protéines alors que de petits ARN non codants, les microARNs (miARNs), répriment l’expression de leurs gènes cibles. Nous avons émis l’hypothèse que le transcriptome sanguin, et en particulier les ARNm et les miARNs, avaient un potentiel de biomarqueur, diagnostique ou pronostique, dans les MCV. En premier lieu, nous avons montré que l’héparine endogène pouvait induire une inhibition de la transcription inverse couplée à la PCR quantitative lors de la mesure des miARNs circulants et que ce paramètre devait être pris en compte lors de l’étude du transcriptome sanguin. Nous avons ensuite montré que 3 transcrits (codants pour les gènes LMNB1, LTBP4, TGFBR1) exprimés dans le sang total, étaient des prédicteurs indépendants de l’altération de la fonction cardiaque à 4 mois post-IM. De plus, l’ajout de ces 3 transcrits dans un modèle de prédiction contenant des variables cliniques augmente la valeur prédictive de ce modèle. Dans une troisième étude, nous avons montré que les niveaux circulants de miR-574-5p étaient capables de discriminer les patients porteurs d’un AAT des personnes saines. De plus, le miR-574-5p est encapsulé dans des vésicules extracellulaires dans le sang, suggérant un rôle paracrine. Au cours des quatrième et cinquième études, nous avons montré que les niveaux circulants de miR-122-5p étaient des prédicteurs indépendants de l’évolution neurologique et de la survie à moyen terme post-AC, et capable d’améliorer les modèles de prédiction existants. Nous avons également identifié le miR-574-5p comme prédicteur indépendant de l’évolution neurologique post-AC, spécifiquement chez les femmes. En conclusion, ce travail de thèse a permis la découverte ou la confirmation de la valeur de biomarqueurs potentiels de transcrits et miARNs dans différentes MCV. Cependant, leur capacité de biomarqueur devra être validée dans d’autres études à grande échelle et à l’aide d’autres techniques avant d’envisager leur utilisation en clinique / Cardiovascular disease (CVD) is the main cause of mortality in the World and in Europe. Diagnosis and prediction of outcome of CVD currently rely on the use of protein biomarkers, but should be improved to optimize patient healthcare. Blood transcriptome contains all RNA molecules present in blood cells and in the acellular compartment. Among them, messenger RNA (mRNA) code for proteins whereas small non coding RNA, microRNA (miRNA), have a regulatory function by repressing the expression of their target genes. We hypothesized that blood transcriptome, mRNA and miRNA in particular, had a potential as biomarker, diagnostic or prognostic, in CVD. In a first study, we showed that endogenous heparin could lead to an inhibition of reverse transcription and quantitative PCR reaction used to measure miRNAs expressed in the blood, and that this parameter should be considered for studies on blood transcriptome. Secondly, we showed that 3 transcripts (coding for genes LMNB1, LTBP4, TGFBR1) expressed in whole blood, were independent predictors of cardiac function alteration at 4 months post-MI. Furthermore, the inclusion of these 3 transcripts in a prediction model containing clinical variables had an incremental predictive value. In a third study, we showed that circulating levels of miR-574-5p were able to discriminate patients with TAA from healthy controls. Furthermore, miR-574-5p was encapsulated in extracellular vesicles in the blood, suggesting a paracrine role. In the fourth and fifth studies, we showed that circulating levels of miR-122-5p were independent predictors of neurological outcome and survival at middle term post-CA, and were able to increase the prediction value of existing models. We also identified miR-574-5p as an independent predictor of neurological outcome post-CA, specifically in women. To conclude, this work allowed the discovery or the confirmation of the potential biomarker value of transcripts and miRNAs in different CVD. However, their biomarker value should be validated in other large scale studies and with other methods of measurement before foreseeing their clinical utilization

Avec la révolution récente de la génomique et la médecine stratifiée, le développement de signatures moléculaires devient de plus en plus important pour prédire le pronostic (biomarqueurs pronostiques) ou l’effet d’un traitement (biomarqueurs prédictifs) de chaque patient. Cependant, la grande quantité d’information disponible rend la découverte de faux positifs de plus en plus fréquente dans la recherche biomédicale. La présence de données de grande dimension (nombre de biomarqueurs ≫ taille d’échantillon) soulève de nombreux défis statistiques tels que la non-identifiabilité des modèles, l’instabilité des biomarqueurs sélectionnés ou encore la multiplicité des tests.L’objectif de cette thèse a été de proposer et d’évaluer des méthodes statistiques pour l’identification de ces biomarqueurs et l’élaboration d’une prédiction individuelle des probabilités de survie pour des nouveaux patients à partir d’un modèle de régression de Cox. Pour l’identification de biomarqueurs en présence de données de grande dimension, la régression pénalisée lasso est très largement utilisée. Dans le cas de biomarqueurs pronostiques, une extension empirique de cette pénalisation a été proposée permettant d’être plus restrictif sur le choix du paramètre λ dans le but de sélectionner moins de faux positifs. Pour les biomarqueurs prédictifs, l’intérêt s’est porté sur les interactions entre le traitement et les biomarqueurs dans le contexte d’un essai clinique randomisé. Douze approches permettant de les identifier ont été évaluées telles que le lasso (standard, adaptatif, groupé ou encore ridge+lasso), le boosting, la réduction de dimension des effets propres et un modèle implémentant les effets pronostiques par bras. Enfin, à partir d’un modèle de prédiction pénalisé, différentes stratégies ont été évaluées pour obtenir une prédiction individuelle pour un nouveau patient accompagnée d’un intervalle de confiance, tout en évitant un éventuel surapprentissage du modèle. La performance des approches ont été évaluées au travers d’études de simulation proposant des scénarios nuls et alternatifs. Ces méthodes ont également été illustrées sur différents jeux de données, contenant des données d’expression de gènes dans le cancer du sein. / With the recent revolution in genomics and in stratified medicine, the development of molecular signatures is becoming more and more important for predicting the prognosis (prognostic biomarkers) and the treatment effect (predictive biomarkers) of each patient. However, the large quantity of information has rendered false positives more and more frequent in biomedical research. The high-dimensional space (i.e. number of biomarkers ≫ sample size) leads to several statistical challenges such as the identifiability of the models, the instability of the selected coefficients or the multiple testing issue.The aim of this thesis was to propose and evaluate statistical methods for the identification of these biomarkers and the individual predicted survival probability for new patients, in the context of the Cox regression model. For variable selection in a high-dimensional setting, the lasso penalty is commonly used. In the prognostic setting, an empirical extension of the lasso penalty has been proposed to be more stringent on the estimation of the tuning parameter λ in order to select less false positives. In the predictive setting, focus has been given to the biomarker-by-treatment interactions in the setting of a randomized clinical trial. Twelve approaches have been proposed for selecting these interactions such as lasso (standard, adaptive, grouped or ridge+lasso), boosting, dimension reduction of the main effects and a model incorporating arm-specific biomarker effects. Finally, several strategies were studied to obtain an individual survival prediction with a corresponding confidence interval for a future patient from a penalized regression model, while limiting the potential overfit.The performance of the approaches was evaluated through simulation studies combining null and alternative scenarios. The methods were also illustrated in several data sets containing gene expression data in breast cancer.

Les défauts dans les voies de réparation de l’ADN sont aujourd’hui largement exploités pour le traitement du cancer. En effet, la capacité des tumeurs à réparer les lésions induites par les traitements génotoxiques (chimio- et radiothérapie) leur confère une résistance intrinsèque ou acquise à ces traitements. Développer des inhibiteurs de réparation de l’ADN permettrait de contrecarrer cette résistance et de sensibiliser les tumeurs à ces thérapies conventionnelles. Les inhibiteurs de la Poly(ADP-ribose) polymérase (PARPi), premiers candidats de cette famille d’inhibiteurs de réparation de l’ADN, ont montré des résultats encourageants mais sont néanmoins restreints à une sous-population de tumeurs avec une déficience dans la voie de réparation par recombinaison homologue (DRH). De plus, des résistances à ces PARPi ont été constatées suite à la réactivation de la voie RH ou de voies alternatives. Il est donc urgent de développer des agents plus efficaces qui permettraient de limiter la problématique de résistance. Dans le laboratoire, nous avons identifié une nouvelle classe d’inhibiteurs de réparation de l’ADN, les Dbait, consistant en une petite molécule d’ADN double-brin qui miment une cassure double-brin (CDB). AsiDNA, une molécule de la famille Dbait, agit en séquestrant et hyper activant la protéine PARP et ses partenaires, ainsi que la protéine DNA-PK qui modifie la chromatine, inhibant ainsi le recrutement au niveau du site du dommage de plusieurs protéines de réparation des voies RH ou NHEJ. Dans ce manuscrit, nous avons étudié la question des mécanismes de sensibilité à AsiDNA, et nous avons identifié l’instabilité génétique, générée essentiellement par des défauts dans les voies de réparation des CDBs, comme caractéristique majeure pour être sensible à AsiDNA dans différents modèles de cellules et de xénogreffes. De façon intéressante, l’instabilité génétique ne corrélait pas avec la sensibilité aux PARPi, qui présentaient également un profil d’action différent d’AsiDNA. En se basant sur ces différences, et sur le mode d’action d’AsiDNA agissant en tant qu’inhibiteur de la voie RH, la combinaison de ces deux molécules permettrait de s’affranchir de la restriction génétique (DRH) essentielle pour l’efficacité des PARPi. Pour valider cette hypothèse, nous avons montré par des analyses moléculaires que l’olaparib, un PARPi, et AsiDNA préviennent le recrutement au niveau des sites des dommages de XRCC1 et de RAD51/53BP1, respectivement. La combinaison de ces deux inhibiteurs permettait l’accumulation des dommages non réparés résultant en une augmentation de la mort de cellules tumorales de différentes origines, et un retard significatif de la croissance des xénogreffes. Cependant, les cellules non tumorales ne présentaient ni une augmentation des dommages ni de la mort cellulaire. Ces résultats soulignent l’intérêt thérapeutique de la combinaison d’AsiDNA avec les PARPi qui permettrait de s’affranchir de la dépendance au statut DRH et d’élargir leur champ d’application. Dans cette thèse, nous avons également traité la question de la résistance acquise à AsiDNA. En effet, contrairement à l’imatinib et au 6-thioguanine, nous n’avons pas isolé de clones résistants à AsiDNA après des expériences de mutagénèse ou après des traitements répétés sur différents modèles cellulaires. Un tel comportement défie notre acceptation commune de la théorie Darwinienne pour expliquer la résistance des cellules tumorales aux traitements. / Defects in the DNA repair pathways are now widely exploited for the treatment of cancer. Indeed, the ability of tumors to repair the damage induced by genotoxic treatments (chemotherapy and radiotherapy) gives them an intrinsic or acquired resistance to these treatments. Developing DNA repair inhibitors would help to counteract this resistance and sensitize tumors to these conventional therapies. Poly(ADP-ribose) polymerase inhibitors (PARPi), first candidates for this family of DNA repair inhibitors, have shown encouraging results but are nevertheless restricted to a tumor subpopulation with Deficiencies in the Homologous Recombination repair pathway (HRD). In addition, resistances to these PARPi were observed following the reactivation of the HR pathway or alternative pathways. It is therefore urgent to develop more effective agents to limit the resistance problem. In the laboratory, we have identified a new class of DNA repair inhibitors, Dbait, consisting of a small double-stranded DNA molecule that mimics a double-strand break (DSB). AsiDNA, a molecule of the Dbait family, acts by hijacking and hyper activating the PARP protein and its partners, as well as DNA-PK protein that modifies chromatin, thereby inhibiting recruitment at the damage site of several DNA repair proteins. In this manuscript, we studied the issue of mechanisms of sensitivity to AsiDNA, and we identified the genetic instability, generated mainly by defects in the DSBs’ repair, as major feature to be sensitive to AsiDNA in different models of tumor cells and xenografts. Interestingly, genetic instability does not correlate with sensitivity to PARPi, which also had a different action profile than AsiDNA. Based on these differences, and on the mode of action of AsiDNA acting as an inhibitor of the HR pathway, the combination of these two molecules would allow bypassing the genetic restriction (HRD) essential for PARPi efficiency. To validate this hypothesis, we have shown by molecular analyzes that olaparib, a PARPi, and AsiDNA prevent the recruitment at damage sites of the repair proteins XRCC1 and RAD51 / 53BP1, respectively. The combination of these two inhibitors allowed the accumulation of unrepaired damage resulting in an increase of tumor cells’ death, and a significant delay in the growth of xenografts. However, non-tumor cells were not sensitive to this combined treatment. These results highlight the therapeutic interest of combining AsiDNA with PARPi to recapitulate synthetic lethality in all tumors independently of their HR status. In this thesis, we also addressed the issue of acquired resistance to AsiDNA. Indeed, contrary to imatinib and 6-thioguanine, we didn’t recover resistant clones to AsiDNA after mutagenesis or after repeated cycles of treatment on different cell models. Such behavior challenges our common acceptation of a Darwin evolution theory to explain tumor cells resistance to treatment.

En France, la recherche contre le cancer est un enjeu majeur de santé publique. On estime notamment que le nombre de nouveaux cas de cancer a plus que doublé entre 1980 et 2012. L’hétérogénéité des caractéristiques tumorales, pour un même cancer, impose des défis complexes dans la recherche de traitements efficaces. Dans ce contexte, des espoirs importants sont placés dans la recherche de biomarqueurs prédictifs reflétant les caractéristiques des patients ainsi que de leur tumeur afin d’orienter le choix de la stratégie thérapeutique. Par exemple, pour les cancers colorectaux métastatiques, il est maintenant reconnu que l’ajout de cetuximab (un anti-EGFR) à la chimiothérapie classique (ici le FOLFOX4), n’apporte un bénéfice qu’aux patients dont le gène KRAS est non muté. Le gène KRAS est ici un biomarqueur prédictif binaire, mais de nombreux biomarqueurs sont le résultat d’une quantification ou d’un dosage. L’objectif de cette thèse est dans un premier temps, de quantifier la capacité globale d’un biomarqueur quantitatif à guider le choix du traitement. Après une revue de la littérature, une nouvelle méthode basée sur une extension des courbes ROC est proposée, et comparée aux méthodes existantes. Son principal avantage est d’être non paramétrique, et d’être indépendante de l’efficacité moyenne des traitements. Dans un second temps, lorsqu’un biomarqueur prédictif quantitatif est étudié, la définition d’un seuil de marqueur au-delà duquel la première option de traitement sera préférée, et en-deçà duquel la deuxième option de traitement sera préférée se pose. Une approche reposant sur la définition d’une fonction d’utilité est proposée permettant alors de tenir compte de l’efficacité des traitements ainsi que de leur impact sur la qualité de vie des patients. Une méthode Bayésienne d’estimation de ce seuil optimal est proposée / In France, the cancer research is a major public health issue. The number of new cancer cases nearly doubled between 1980 and 2012. The heterogeneity of the tumor characteristics, for a given cancer, presents a great challenge in the research of new effective treatments. In this context, much hope is placed in the research of predictive (or treatment selection) biomarkers that reflect the patients’ characteristics in order to guide treatment choice. For example, in the metastatic colorectal cancer setting, it is admitted that the addition of cetuximab (an anti-EGFR) to classical chemotherapy (the FOLFOX4), only improve the outcome of patients with KRAS wild-type tumors. In that context, the KRAS gene is a binary treatment selection marker, but plenty of biomarkers result from some quantifications or dosage measurements. The first aim of this thesis is to quantify the global treatment selection ability of a biomarker. After a review of the existing litterature, a method based on an extension of ROC curves is proposed and compared to existing methods. Its main advantage is that it is non-parametric, and that it does not depend on the mean risk of event in each treatment arm. In a second time, when a quantitative treatment selection biomarker is assessed, there is a need to estimate a marker thereshold value above which one treatment is preferred, and below which the other treatment is recommended. An approach that relies on the definition of a utility function is proposed in order to take into account both efficacy and toxicity of treatments when estimating the optimal threshold. A Bayesian method for the estimation of the optimal threshold is proposed