Human gliomas represent the most common primary brain tumours in adults. According to World Health Organization classification, gliomas are divided into astrocytomas with four grades (I, II, III, and IV), oligodendrogliomas with two grades (II and III), and oligoastrocytomas with two grades (II and III) based on the tumor cell phenotype. Pathological classification remains controversial due to the lack of specific immunohistochemical biomarker to recognize gliomas. Also, due to their natural propriety to infiltrate the normal parenchyma and to migrate far from the first location, total surgical resection remains often impossible then adjuvant treatment is needed. The established therapies for gliomas include surgery, radiotherapy and chemotherapy. Despite this arsenal of therapies, median survival of the most malignant grade glioblastoma is approximately 15 months. This is why the attempts to better understand the molecular biology of gliomas in the aim to define new molecular targets is a holy grail. Using conventional and molecular cytogenetic approaches and molecular genetic methods, we have investigated patients bearing gliomas and followed at CHUS. Our results display that the codeletion 1p/19q (1p-/19-) is not only a prognostic and predictive biomarker of oligodendrogliomas but also a diagnostic tool of this tumor. Our study has allowed us to build a glioma-bank containing around 150 samples of patients, which we continued to populate. We have also defined the cut-off positivity of FISH on touch preparation slides, which is 20%. In addition, we have developed a new, fast and reliable method to retrieve the 1p-/19q- in all samples 24 hours after sampling. This method was transferred to the clinical lab. Furthermore, we have successfully cultured the brain tumor samples and analyzed their caryotypes. This has permitted us to discover a new alternative translocation, which is responsable of 1p deletion in one oligoastrocytoma case. Since glioblastoma is characterized by genomic instability, and telomere disruption is a main cause of genomic instability, we investigated the nuclear telomere architecture in this type of tumour. We found that nuclear telomeric architecture could be a biomarker of glioblastoma since it can subdivide glioblastoma patients in three categories with significantly different outcomes and time to progression. We used high-throughput methods (one manual and one semi-automatic) to characterize the nuclear telomeric architecture in glioblastoma. The semi-automatic method can be transfer to the clinical lab since it can deliver the results nine hours after sampling. Then, this approach is usable to monitor this tumor and to evaluate the impact of different treatment options. We need to search the putative tumor suppressor genes on chromosomes 1 and 19. Furthermore, trying to understand the molecular basis of nuclear telomeric architecture will bring up new molecular target therapies.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

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Dans le domaine de l’oncogénomique, l’un des axes actuels de recherche est l’identification de nouveaux marqueurs génétiques permettant entre autres de construire des règles prédictives visant à classer les patients selon le risque d’apparition d’un événement d’intérêt (décès ou récidive tumorale). En présence de telles données de haute dimension, une première étape de sélection parmi l’ensemble des variables candidates est généralement employée afin d’identifier les marqueurs ayant un intérêt explicatif jugé suffisant. Une question récurrente pour les biologistes est le choix de la règle de sélection. Dans le cadre de l’analyse de survie, les approches classiques consistent à ranger les marqueurs génétiques à partir du risque relatif ou de quantités issues de test statistiques (p-value, q-value). Cependant, ces méthodes ne sont pas adaptées à la combinaison de résultats provenant d’études hétérogènes dont les tailles d’échantillons sont très différentes.Utiliser un indice tenant compte à la fois de l’importance de l’effet pronostique et ne dépendant que faiblement de la taille de l’échantillon permet de répondre à cette problématique. Dans ce travail, nous proposons un nouvel indice de capacité de prédiction afin de sélectionner des marqueurs génomiques ayant un impact pronostique sur le délai de survenue d’un évènement.Cet indice étend la notion de pseudo-R2 dans le cadre de l’analyse de survie. Il présente également une interprétation originale et intuitive en terme de « séparabilité ». L’indice est tout d’abord construit dans le cadre du modèle de Cox, puis il est étendu à d’autres modèles plus complexes à risques non-proportionnels. Des simulations montrent que l’indice est peu affectée par la taille de l’échantillon et la censure. Il présente de plus une meilleure séparabilité que les indices classiques de la littérature. L’intérêt de l’indice est illustré sur deux exemples. Le premier consiste à identifier des marqueurs génomiques communs à différents types de cancers. Le deuxième, dans le cadre d’une étude sur le cancer broncho-pulmonaire, montre l’intérêt de l’indice pour sélectionner des facteurs génomiques entraînant un croisement des fonctions de risques instantanés pouvant être expliqué par un effet « modulateur » entre les marqueurs. En conclusion, l’indice proposé est un outil prometteur pouvant aider les chercheurs à identifier des listes de gènes méritant des études plus approfondies. / In oncogenomics research, one of the main objectives is to identify new genomic markers so as to construct predictive rules in order to classify patients according to time-to-event outcomes (death or tumor relapse). Most of the studies dealing with such high throughput data usually rely on a selection process in order to identify, among the candidates, the markers having a prognostic impact. A common problem among biologists is the choice of the selection rule. In survival analysis, classical procedures consist in ranking genetic markers according to either the estimated hazards ratio or quantities derived from a test statistic (p-value, q-value). However, these methods are not suitable for gene selection across multiple genomic datasets with different sample sizes.Using an index taking into account the magnitude of the prognostic impact of factors without being highly dependent on the sample size allows to address this issue. In this work, we propose a novel index of predictive ability for selecting genomic markers having a potential impact on timeto-event outcomes. This index extends the notion of "pseudo-R2" in the ramework of survival analysis. It possesses an original and straightforward interpretation in terms of "separability". The index is first derived in the framework of the Cox model and then extended to more complex non-proportional hazards models. Simulations show that our index is not substantially affected by the sample size of the study and the censoring. They also show that its separability performance is higher than indices from the literature. The interest of the index is illustrated in two examples. The first one aims at identifying genomic markers with common effects across different cancertypes. The second shows, in the framework of a lung cancer study, the interest of the index for selecting genomic factor with crossing hazards functions, which could be explained by some "modulating" effects between markers. The proposed index is a promising tool, which can help researchers to select a list of features of interest for further biological investigations.

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