京都大学 / 0048 / 新制・課程博士 / 博士(医学) / 甲第18857号 / 医博第3968号 / 新制||医||1008(附属図書館) / 31808 / 京都大学大学院医学研究科医学専攻 / (主査)教授 前川 平, 教授 江藤 浩之, 教授 河本 宏 / 学位規則第4条第1項該当 / Doctor of Medical Science / Kyoto University / DFAM

Les leucémies aiguës myéloïdes (LAM) du sujet âgé sont les plus fréquentes des leucémies aiguës. Bien que de physiopathologie hétérogène, elles partagent un pronostic défavorable. L’azacitidine est devenue un des traitements de référence pour les patients jugés inéligibles pour une chimiothérapie intensive mais les critères de sélection des patients entre ces deux approches sont controversés. L’identification de biomarqueur prédictif de réponse à l’azacitidine doit permettre de rationnaliser ce choix thérapeutique. Les facteurs pronostiques classiques d’une cohorte de 334 patients atteints de LAM manquent de précision pour guider la meilleure stratégie pour un patient donné. A partir du séquençage de 224 patients traités par azacitidine, nous montrons un impact défavorable des mutations de TP53 sur la survie globale, quel que soit leur caractérisation fonctionnelle. Le séquençage des exomes de 49 patients selon leur réponse à l’azacitidine (26 répondeurs et 23 non répondeurs), suivi du re-séquençage ciblé de 4 polymorphismes chez 175 patients a montré un impact positif du polymorphisme rs7622799 de MECOM sur la survie globale sous azacitidine. / Elderly patients with acute myeloid leukemias (AML) represent the most frequent acute leukemias. Although they differ in their pathophysiology, they all share an adverse prognosis. Azacitidine has become one of the reference low-intensity frontline therapy for patients deemed unfit for intensive chemotherapy. Patients selection between these 2 options remains controversial. Predictive biomarkers of response to azacitidine should allowed to rationalize this decision making. Classical prognosis factors of a cohort of 334 newly diagnosed AML lack of precision to determine the optimum strategy for any individual patient. By sequencing of a 224-patients series of azacitidine-treated AML patients, we demonstrate an adverse impact of TP53 mutation on overall survival, irrespective of the functional characterization of p53 mutants. Exome sequencing of 49 patients with extreme phenotype as defined by their response under azacitidine (26 responders versus 23 non-responders), followed by targeted sequencing of 4 common polymorphisms in a validation set of 175 patients, showed a positif impact of MECOM rs7622799 on overall survival.

Radiotherapy remains one of the most important treatment modalities for cancer therapy. Malignant tumors show an extended spectrum of intrinsic radiation sensitivity even among tumors of the same entity or with similar histological features. Predicting intrinsic radiation sensitivity might improve treatment outcome and allow individualized treatment. Hence, an assay that provides a predictive information of the tumor’s intrinsic radiation sensitivity is of great need. Histone H2AX, a histone variant of histone H2A family, is rapidly phosphorylated upon DNA double strand break (DSB) induction resulting in gamma H2AX (γH2AX). Gamma H2AX accumulates at DNA DSB sites and subsequently recruits DNA damage repair factors. Formation of γH2AX is visualized by an immunohistology-based approach and detected as foci under an epifluorescent microscope. Gamma H2AX foci represent DNA DSBs, while residual γH2AX foci (foci detected 24 h post irradiation) are considered as unrepaired damages. In previous studies, the γH2AX foci assay showed a high potential as a predictive method for radiosensitivity. This thesis aims to further translate and optimize the ex vivo γH2AX foci assay for a clinical applicability. In this study, all experiments were performed using human head and neck squamous cell carcinoma (hHNSCC) xenograft models. For ex vivo investigations, tumors on the hind legs of nude mice were excised and cut into multiple pieces, or fine-needle biopsies of the tumors were taken. Tumor biopsies were reoxygenated in culture medium for 10 h or 24 h followed by radiation exposure of 0 8 Gy. Tumor biopsies were fixed and embedded in paraffin 24 h post irradiation. For the γH2AX foci assay under in vivo conditions, tumors-bearing mice were irradiated with single doses of 0 8 Gy. Tumors were excised, fixed, and paraffin embedded 24 h post irradiation. Manual quantification of γH2AX foci was performed exclusively in perfused areas, which were identified by pimonidazole (hypoxic marker) and BrdU (proliferation marker) staining. Foci number was corrected, normalized, and statistically analyzed by a linear mixed effects model (LMEM), linear regression model or analysis of covariance. To investigate tumor heterogeneity in the ex vivo γH2AX foci assay, γH2AX foci were enumerated in four equally treated tumor specimens per group i.e. unirradiated and ex vivo irradiated with 4 Gy. Strong intratumoral heterogeneity in γH2AX foci was determined with a minor intertumoral heterogeneity. No significant effect of reoxygenation between 10 h or 24 h was observed, enhancing clinical practicability of the assay. The effect of experimental settings was studied by analyzing data from this study (ex vivo) and from comparable published data (in vivo) with LMEM. Radiation induced nuclear area alteration was detected in some of the evaluated tumor models in under both experimental conditions. A greater intra and intertumoral heterogeneity were observed in the ex vivo set up compared to the in vivo set up. Radiation response determined by the γH2AX foci assay in ex vivo irradiated biopsies and in the corresponding in vivo irradiated tumors was evaluated. Between in vivo and ex vivo, four out of five tumor models showed comparable slopes of dose response curves (SDRC) of normalized and corrected γH2AX foci. SDRC of normalized γH2AX foci was able to classify tumors according to their intrinsic radiation sensitivity (TCD50). In conclusion, the ex vivo γH2AX foci assay holds a promising potential for predicting radiation sensitivity in solid tumors. The comparable radiation response assessed by γH2AX foci of in vivo irradiated tumors and the matching ex vivo irradiated tumor biopsies supports clinical applicability of the assay. Using SDRC of γH2AX foci as a predictor of radiosensitivity, radioresistant and radiosensitive tumors could be classified. The significant intratumoral heterogeneity in the ex vivo γH2AX foci assay suggests a limited representativeness of a single biopsy for radiosensitivity prediction. Additionally, the change of tumor microenvironment modulated cellular adaptation and DNA damage repair capability. The outcomes suggested that a sufficient number of cells, regions of interest, and biopsies are required to obtain a solid prediction.:Contents List of Abbreviations List of Figures List of Tables 1. Introduction 1.1 Effect of ionizing radiation on cellular level 1.1.1 Radiation induces cell death 1.1.2 Cell-cycle arrest mediated by radiation 1.2 DNA damage repair 1.2.1 Non homologous end joining (NHEJ) 1.2.2 Homologous recombination (HR) 1.2.3 Base damage repair and single strand break repair 1.2.4 Role of γH2AX in DNA damage repair 1.3 Prediction of tumor radioresponsiveness 1.3.1 Prediction of tumor radiation sensitivity by γH2AX 2 Tumor heterogeneity determined with a γH2AX foci assay: A study in human head and neck squamous cell carcinoma (hHNSCC) 2.1 Summary of the publication 3 Heterogeneity of γH2AX foci increases in ex vivo biopsies relative to in vivo tumors. 3.1 Summary of the publication 4 Comparable radiation response of ex vivo and in vivo irradiated tumor samples determined by residual γH2AX foci 4.1 Summary of the manuscript 5 Discussion 5.1 Tumor heterogeneity in γH2AX foci assay 5.2 Alteration of nuclear area post irradiation 5.3 Clinical relevance of the γH2AX foci assay 5.4 Technical challenges and limitations of the assay 5.5 Conclusion and Outlook 6 Abstract 7 Zusammenfassung 8 Bibliography Acknowledgement Appendices Part A: Materials A.1 Tumor lines A.2 Chemicals and Materials A.3 Devices and Software Part B: Supplementary materials B.1 Supplementary materials of publication I B.2 Supplementary materials of publication II B.3 Supplementary materials of manuscript

Urinary bladder cancer is a heterogeneous disease appearing in different forms, e.g. non-muscle invasive and muscle invasive. For all variants, the expression of proteins is interesting to analyze for diagnostic, predictive, prognostic and drug targeting purposes, since it reflects the altered gene expression causing the cancer. Since urothelial cells of the bladder are in direct contact with urine it is likely that this body fluid contains cancer-related proteins. In Paper I, unbiased analysis of proteins in urine from urinary bladder cancer patients and controls, using label-free quantification by mass spectrometry, was applied and four interesting proteins APOE, FGB, LRG and SERPINA1 were selected and further analyzed with western and dot blot. In Paper II, two more proteins, POLR1E and TOP2A, were validated as relevant proteins in bladder cancer urine. In Paper III and IV, the proteins GAL1 and STMN1 were investigated for their prognostic and therapeutic target potential in bladder cancer. In Paper II, III and IV, the expression of seven of the proteins were analyzed on tissue microarrays representing tumour tissue from 360 patients with different tumour stages. For the proteins identified by the urine screening approach, their protein expressions were confirmed in bladder cancer tissue. The expression level in tissue of five of the proteins, APOE, FGB, POLR1E (Paper II), GAL1 (Paper III) and STMN1 (Paper IV), increased with tumour stage, showing diagnostic relevance and three of the proteins, SERPINA1 (Paper II), STMN1 (Paper IV) and GAL1 (Paper III) had prognostic potential in urinary bladder cancer. In addition, GAL1 and STMN1 were demonstrated to be highly expressed in metastatic disease and inhibition of STMN1 reduced cell growth (Paper III and IV), indicating that these proteins are promising drug targets in urinary bladder cancer. In conclusion, the approach of this thesis has generated several candidate protein biomarkers in urine and tissue, validated with independent methods, which have the potential to improve the care for bladder cancer patients.

Le domaine de l'oncologie progresse de manière rapide, surtout depuis l'avènement des thérapies ciblées. Parmi elles, les inhibiteurs de tyrosine kinase multicible (ITK) antiangiogéniques ont fait la preuve de leur efficacité dans plusieurs types de cancers métastatiques. Le sorafenib, le sunitinib, le pazopanib, l'axtinib, et le regorafenib sont aujourd'hui utilisés en pratique courante. Ces premières thérapeutiques ont ouvert la voie au développement de nombreuses autres molécules ciblant d'autres récepteurs TK (crizotinib, céritinib). Les ITK ciblant les récepteurs de l'angiogénèse inhibent des récepteurs membranaires tels que les VEGFR, les PDGFR, les FGFR etc. Ces molécules améliorent généralement survie et/ou survie sans progression dans les essais cliniques pivots mais il existe une grande variabilité interindividuelle en termes de bénéfice clinique. Nous avons cherché à mettre en évidence des biomarqueurs moléculaires prédictifs de la réponse, afin de mieux sélectionner les patients susceptibles de bénéficier de ces ITKs. L'objectif final de ce travail est ainsi de mieux sélectionner les patients candidats à ce traitement, mais il est également médico économique. La part la plus importante de ce travail est axée sur le regorafenib, qui a fait preuve de son efficacité dans les cancers colorectaux métastatiques prétraités et les tumeurs stromales gastro-intestinalesen échec d'imatinib et de sunitinib. Cependant, aucun paramètre clinique ou histologique n'a été identifié pour sélectionner les patients potentiels pouvant bénéficier de ce traitement, ou, à l'inverse pour éviter de traiter les patients chez lesquels la balance bénéfice/risque est défavorable. Ce travail a été réalisé dans le cadre de programme ProfiLER (NCT01774409) en partenariat avec les plateformes de génomique tumorale (Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon, Centre Léon Bérard). Cette étude avait pour objectif de tester l'hypothèse que l'ensemble des altérations des gènes codant pour les kinases cibles d'un ITK donné pourrait être associé au bénéfice clinique de ce traitement. Dans notre étude, nous avons observé que les cancers des patients présentant un bénéfice clinique accumulent des gains chromosomiques sur les gènes cibles, et à l'inverse, les cancers des patients nonrépondeurs possèdent plutôt un profil inverse. L'index génomique, un paramètre évaluant l'instabilité chromosomique ne permet pas de différencier les patients répondeurs, mais nous avons mis en évidence que l'accumulation de certains gains sur les gènes cibles est associée à une meilleure survie. Nous avons ainsi proposé un nouveau concept : celui de TTC (Tumor Target Charge), la somme des gains sur les gènes cibles ; et à l'inverse, celui de TTL (Tumor Target Loss), la somme des pertes sur les gènes cibles. En nous appuyant sur ces définitions de TTC et TTL, nous avons généré un algorithme nommé SUMSCAN traduisant donc la somme des gains et des pertes sur les gènes cibles. Le score SUMSCAN a été appliqué à une première cohorte composée essentiellement de patients ayant un cancer colorectal métastatique et traités par regorafenib, ainsi qu'à une 2ème cohorte de validation composée des patients ayant différentes pathologies néoplasiques. Chez les patients ayant un cancer colorectal « moléculairement sélectionné», la médiane de survie sans progression était de 9 mois contre 3 mois dans la cohorte de patients non sélectionnés (X. JIANG et al, Oncotarget, 2015). Nous avons pu montrer que le principe de ce score pronostique pouvait s'appliquer aux autres antiangiogéniques multi-ITKs.. Nous sommes ainsi en cours de validation de ce score pour la prédiction de la survie sur de larges populations de patients présentant divers types tumoraux : sarcome des tissus mous, carcinomes ovariens de haut grade, carcinome rénal carcinome de la thyroïde, etc.) / Small molecule antiangiogenic tyrosine kinase inhibitors (TKI), such as regorafenib, sorafenib, sunitinib, pazopanib, axitinib, and cabozantinib, are active in a variety of advanced cancers, including renal cell carcinoma (RCC), gastrointestinal stromal tumors (GIST), hepatocellular carcinoma (HCC), colorectal cancer (CRC) and thyroid cancers. Predictive criteria for response to these multiple kinase inhibitors (MTKI) are not as well determined as for tumors harboring key driver alterations, such as BCR-ABL translocations in chronic myeloid leukemia (CML), KIT-mutant GIST, BRAF-mutant melanoma, and ALK-positive non-small cell lung cancer among others. Regorafenib, for instance, has been shown to yield a progression-free survival (PFS) improvement in pretreated metastatic colorectal cancer (mCRC) and in imatinib and sunitinib refractory gastrointestinal stromal tumors (GIST). We report that the antitumor activity of MTKIs in tumors lacking a well-defined oncogenic driver is strongly correlated with copy number alterations of genes encoding the protein kinases targeted by these drugs. A concept of tumor target charge (TTC), defined as the total gains of the genes encoding for targets of MTKIs as well as tumor target loss (TTL) was developed, and correlated to response to regorafenib in 2 cohorts of patients composed of mCRC and STS patients. A predictive model, called SUMSCAN, was conceived as a binary classifier to identify patients as either good or poor candidates for use of MTKIs. Moreover, the PFS and OS of patients with a favorable SUMSCAN score were significantly improved. Importantly, SUMSCAN predicted exclusively response to regorafenib, but not the response to conventional chemotherapy in mCRC

Schlafen 11 (SLFN11) est une ADN/ARN hélicase décrite pour la première fois pour son rôle dans le développement et la différenciation des thymocytes chez la souris. Elle fait partie d'une famille de protéines présentant divers degrés d'homologie entre les espèces, mais qu’est présente de façon constante chez les mammifères. Le rôle de cette ADN/ARN hélicase, SLFN11, a été associé de façon causale à la sensibilité de réponse aux différents agents alkylants (agents endommageant l'ADN, les inhibiteurs de topo-isomérase I et II) dans le NCI-60. Dans la première étude, nous avons développé un protocole d’immunohistochimie (IHC) sur des biopsies paraffinées de carcinome séreux de l'ovaire de haut grade (HGSOC), afin de valider un anticorps (Ab) anti-SLFN11 et d’en déterminer l'expression. En IHC, nous avons testé et validé un Ab anti-SLFN11, en choisissant entre deux anti-SLFN11 Ab utilisés normalement pour le Western Blot. Premièrement, il a été développé dans une culture cellulaire (CCB) de HGSOC et, successivement, dans une série indépendante de micro-array (TMA) de HGSOC. Pour chaque cas, nous avons évalué soit le score d'intensité (IS) que le score de distribution (DS) en évaluant au moins 300 cellules. Un score histologique (HS) a été obtenu comme suit : HS=IS x DS. Successivement, nous avons appliqué notre protocole à une plus large série d'échantillons de HGSOC pour confirmer nos résultats préliminaires. Nous avons trouvé un anticorps fiable dans les séries CCB et TMA permettant de déterminer l'expression IHC de SLFN11. Ces résultats ont été confirmés dans notre plus large série de HGSOC. Brièvement, comme pour les séries indépendantes de TMA, nous avons constaté que la HS de l'expression de SLFN11 est présente dans environ 60%. En parallèle, le SLFN11 n'a pas été exprimé dans 40 % des cas qui, cliniquement, correspondent, dans environ 60 % de ces cas (16/27), aux patients résistant aux sels de platine. Une faible expression de SLFN11 en IHC pourrait être corrélée à la réponse à la chimiothérapie(CT) à base de platine. Dans la deuxième étude, nous étudions l’état transcriptionnel du SLFN11 dans le cancer du sein en effectuant une méta-analyse de plus de 7000 cas à partir de 35 étudies publiquement disponibles. Par l’analyse de corrélation, nous avons identifié 537 transcrits qui corrèle, au-delà du 95e percentile selon le coefficient de Pearson, avec l’expression de SLFN11. En particulier, voie l’analyse par “Gene Ontology” SLFN11 est lié au transcrits impliqués dans le système immunitaire : "réponse immunitaire", "l’activation lymphocytaire" et "l’activation des lymphocytes T". En outre, voie le “likehood lasso regression ”, nous avons signalé une très forte association entre le SLFN11 et les signatures immunitaires dans le cancer du sein. Enfin, grâce à la “multiple corresponded analysis ”, nous avons découvert un sous-groupe de patients, défini "SLFN11-Hot cluster", caractérisé par une expression élevé de SLFN11, récepteurs d'œstrogènes(ER) négatives, un phénotype basal, un jeune âge, une signature élevée de CD3D et de STAT1. En utilisant la "Cox proportional hazard regression", l’expression élevé de SLFN11, l’indice de prolifération élevé et le ER négative sont des paramètres indépendants lié à la survie sans maladie chez les patients soumises à la CT. Notre deuxième travail decrit un rôle spécifique pour le SLFN11 dans le cancer du sein probablement en relation avec la modulation du système immunitaire et une forte corrélation entre l’expression de SFLN11 et un sous-type moléculaire spécifique de cancer du sein (récepteurs négatifs aux œstrogènes, phénotype de type basal). Autres études devront être réalisées afin de: 1) mieux comprendre la fonction du SLFN11 dans les cellules cancéreuses, 2) valider un protocole IHC fiable et standardisé pour évaluer l’expression de SLFN11, 3) utiliser SFLN11 comme biomarqueur prédictif de réponse aux DDA et PARP inhibiteurs et 4) établir sa relation avec le système immunitaire / Schlafen 11 (SLFN11) is a putative DNA/RNA helicase, first described for its role in thymocyte development and differentiation in mouse models. SLFN11 is part of a family of proteins with various degree of homology across species, but intriguingly being consistently present only in vertebrates and especially in mammals. Recently, the role of this putative DNA/RNA helicase, SLFN11, was causally associated with sensitivity to DNA damaging agents, such as platinum salts, topoisomerase I and II inhibitors, and other alkylators in the NCI-60 panel of cancer cell lines. In the first study, we validate an anti-SLFN11 antibody in formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) high-grade serous ovarian carcinoma (HGSOC) samples, developing an immunohistochemistry (IHC) protocol in order to determinate the expression of SLFN11 in our series of HGSOC. Indeed, we tested and validated a reliable SLFN 11 antibody (Ab) in IHC choosing between two anti-SLFN11 Ab used normally for Western Blot (WB) in culture cell block (CCB) of ovarian carcinoma and in an independent series of HGSOCs tissue micro-array (TMA). For each case, we evaluated both the Intensity Score (IS) and the Distribution Score (DS) evaluating at least 300 cells. A Histological Score (HS)was obtained as follow: HS=IS x DS. Successively, we applied our protocol to a large case series of HGSOC samples to confirm our preliminary results. We found one antibody to be reliable in CCB and TMA series allowing to determinate clearly IHC expression of SLFN11. These results were confirmed in our large case series of FFPE HGSOC samples. Briefly, as for TMA independent series, we found that the HS for SLFN11 expression presents a normal distribution with a prevalent (≈ 60%) intermediate expression. Parallel SLFN11 was not expressed in practically 40% of cases that clinically corresponded to the platinum resistant patients in about 60% of cases (16/27). So, we believe that low IHC expression of SLFN 11 should be correlated to response to the platinum-based chemotherapy. In the second study, we investigate the transcriptional landscape of SLFN11 in breast cancer performing a gene expression microarray meta-analysis of more than 7000 cases from 35 publicly available data sets. By correlation analysis, we identified 537 transcripts in the top 95th percentile of Pearson’s coefficients with SLFN11 identifying “immune response”, “lymphocyte activation” and “T cell activation” as top Gene Ontology enriched processes. Furthermore, we reported very strong association of SLFN11 with immune signatures in breast cancer through penalized maximum likelihood lasso regression. Finally, through multiple corresponded analysis we discovered a subgroup of patients, defined “SLF11-hot cluster”, characterized by high SLFN11 levels, estrogen receptor(ER) negativity, basal-like phenotype, elevated CD3D, STAT1 signature, and young age. Using Cox proportional hazard regression, we characterized that SLFN11 high levels, high proliferation index, and ER negativity are independent parameters for longer disease-free interval in patients undergoing chemotherapy. We believe that our second work supports proof of concept that: i) A clear and specific role for SLFN11 in breast cancer, in likely connection with the immune system modulation in such disease entity, ii) a strong correlation between high SFLN 11 and specific molecular subtype of breast cancer (estrogen receptor negativity, basal-like phenotype). Further studies will be performed to confirm our hypothesis in order to: 1) better understand the function of SLFN 11 in cancer cell, 2) validate an easy, reliable and standardized IHC protocol to assessment SLFN11, 3) use SFLN11expression as a predictive biomarker of response to DDA and PARP inhibitors and 4) determinate the relationship with immune system

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