Le Cancer, l’une des pathologies les plus fréquentes au sein de la population, possède encore actuellement un taux de morbi-mortalité important tous sexes confondus, et ce malgré les importants progrès diagnostiques et thérapeutiques réalisés. D’un point de vue diagnostique, dans une approche dite de « Biologie de systèmes », en complément de l’étude anatomo- pathologique qui reste la référence, de nouvelles techniques ont été développées pour la caractérisation de profils métaboliques (Métabolomique) d’échantillons tissulaires pathologiques ou non, parmi lesquelles la Spectroscopie RMN HRMAS. Après un bref rappel théorique et avoir dressé le bilan des applications de cette technique en Cancérologie, nous avons exposé les différentes étapes du protocole à mettre en place afin d’envisager son implémentation dans un cadre hospitalier. L’ensemble des résultats présentés permettent d’envisager l’utilisation de cette technique en pratique clinique courante. Il faut néanmoins valider la robustesse des modèles statistiques élaborés et confirmer ces résultats sur de plus grandes cohortes d’échantillons. Des développements technologiques, analytiques et statistiques sont également nécessaires. / Cancer, one of the most frequent pathologies among the population, has still an important morbidity-mortality rate all sex confounded, despite the important diagnostical and therapeutical progresses achieved. From a diagnostical point of view, in a so called “Systems Biology approach”, as a complement of the gold standard histopathological study, some new techniques have been developed for the characterization of metabolic profiles (Metabolomics) of tissular samples pathological or not, among which HRMAS NMR Spectroscopy. After some brief theoretical considerations and after reporting the applications of this technique in Cancerology, we exposed the different steps of the protocol to design in order to consider its implementation in a hospital set up. All the results presented allow considering the use of this technique in a clinical routine. Nevertheless, it is necessary to validate the robustness of the statistical models built and to confirm these results on much larger cohorts of samples. Some technical, analytical and statistical developments are also needed.

Le cancer est la première cause de morbi-mortalité dans le monde. La recherche de biomarqueurs diagnostiques, pronostiques et prédictives de la réponse aux traitements est capitale dans l’amélioration de la prise en charge de ce fléau mondial. Nous avons choisi une technique récente qui est la spectroscopie RMN HRMAS et des méthodes d’analyse statistique robustes (PCA et PLS-DA), afin d’établir les profils métaboliques des cancers épithéliaux de l’ovaire et des cancers mammaires. Nous avons établi, après un rappel théorique de la spectroscopie RMN HRMAS, un état d’art des applications médicales de cette technique, notamment gynécologiques chez la femme et urogénitales chez l’homme. Nous avons décrit les différentes étapes de la démarche établie pour l’analyse spectrale : préparation de l’échantillon tissulaire, acquisition RMN et analyse statistique. Nous avons montré que cette technique, permettant une analyse rapide (20 min) et non destructive d’échantillons tissulaires intacts, est applicable à la prise en charge thérapeutique des patientes atteintes de carcinomes ovariens et mammaires. Elle a permis, dans le cas des cancers de l’ovaire, de caractériser métaboliquement les trois types histologiques (séreux, endométrioïdes et mucineux) et le tissu ovarien sain, de générer des modèles statistiques permettant de classer les tumeurs borderline et de prédire la survie des patientes et la réponse à la chimiothérapie. Dans le cas des cancers du sein, elle a permis de discriminer métaboliquement les carcinomes mammaires, les fibroadénomes et le tissu sain et d’étudier métaboliquement les différents indicateurs histologiques des ces carcinomes. Nous projetons de confirmer ces résultats préliminaires très encourageants sur une plus grande cohorte. / Cancer is the leading cause of morbidity and mortality worldwide. The search for diagnostic, prognostic and predictive biomarkers of response to treatment is crucial in improving the management of this global scourge. We chose a new technique that is HRMAS NMR spectroscopy and robust statistical analysis methods (PCA and PLS-DA), to establish the metabolic profiles ofepithelial ovarian and breast cancers. We have determined, after a theoretical reminder of HRMAS NMR spectroscopy, a state of the art including medical applications of this technique, mainly gynecological in woman and uro-genital in man. We describe the different steps of the process established for spectral analysis : preparation of tissue sample, NMR acquisition and statistical analysis. We showed that this technique, allowing a rapid analysis (20 min) and non-destructive of intact tissue samples, is applicable to the therapeutic management of patients with breast and ovarian carcinomas. It has, in the case of ovarian cancer, characterize metabolically the three histological types (serous, endometrioid and mucinous) and healthy ovarian tissue, generate statistical models to classify borderline tumors and predict survival patients and response to chemotherapy. In the case of breast cancer, it could discriminate metabolically breast carcinomas, fibroadenomas and healthy tissue and study metabolically different histological indicators of these carcinomas. We plan to confirm these very encouraging preliminary results in a larger cohort.