L’ADN tumoral circulant (ADNtc) porte des altérations spécifiques de la tumeur des patients, qui sont détectables par un acte minimalement invasif. L’ADNtc représente donc un biomarqueur d’intérêt pour le suivi de l’évolution du cancer. Sa détection requière une technique hautement sensible et quantitative. Dans ce contexte, ce travail de thèse a porté sur la quantification et le suivi de l’ADNtc par PCR digitale en gouttelettes (PCRdg). Cet outil permet la détection d’altérations à l’échelle d’un ADN unique, offrant ainsi une sensibilité allant jusqu’à 0.001%. La détection de cet ADNtc a été réalisée par l’évaluation des biomarqueurs tels qu’une mutation spécifique de la tumeur, la fragmentation de l’ADNtc et l’hyperméthylation de séquences cibles. D’une part, nous avons observé que chez les patients atteints de cancer, l’ADN muté circulant est plus fragmenté que l’ADN non muté, et que cet ADN circulant de patients est globalement plus fragmenté que chez les sujets sains. D’autre part, une corrélation entre les pourcentages d’ADN muté et d’ADN hyperméthylé circulants a été observée au cours du suivi de patients. Ceci suggère la possibilité d’un suivi précis et quantitatif de l’ADNtc par l’évaluation de l’hyperméthylation en alternative à la détermination du statut mutationnel. Nous avons ensuite appliqué nos tests de détection de l’ADNtc dans le cadre de deux études cliniques. L’étude PLACOL, incluant 82 patients atteints de cancer colorectal métastatique, a permis de mettre en évidence deux facteurs pronostiques : un seuil de 0.1 ng/mL et la mesure de la pente de décroissance de la concentration en ADN muté ou hyperméthylé circulant. Dans la seconde étude, portant sur le mélanome métastatique dans le contexte d’une thérapie ciblée (vémurafenib), une corrélation inverse entre les concentrations d’ADNtc et de vémurafenib a été observée. Ces résultats suggèrent le potentiel clinique de l’ADNtc pour l’orientation thérapeutique des patients atteints de cancer avancé. / Circulating tumor DNA (ctDNA) carries tumor-specific alterations that are detectable by minimally invasive sampling. It represents a highly pertinent marker for cancer monitoring during patients’ follow-up. CtDNA detection requires a highly sensitive and quantitative technique. In this context, this project focused on ctDNA quantification and monitoring by picoliter-droplet digital PCR. Thanks to the compartmentalization in millions of picoliter droplets, this tool allowed the detection of single DNA molecule with a sensitivity reaching 0.001%. Testing of ctDNA was performed through the evaluation of different potential biomarkers: specific mutations, ctDNA fragmentation, and hypermethylation of target sequences. On one hand, we observed in cancer patients that ctDNA is more fragmented than wild-type DNA, and, globally more fragmented than circulating DNA in healthy individuals. On the other hand, a strong correlation between percentages of hypermethylated and mutated DNA was observed during the follow-up of patients. Such results suggest the feasibility to precisely and quantitatively monitor ctDNA by the evaluation of hypermethylation as an alternative to the determination of mutational status. We have applied such ctDNA detection strategies in the context of two clinical studies. The PLACOL study, enrolling 82 metastatic colorectal cancer patients, allowed to highlight two prognostic factors: a ctDNA concentration threshold of 0.1 ng / mL, and the evaluation of ctDNA decreasing slope. In the second study, ctDNA was monitored in 11 melanoma patients in the context of a targeted therapy (vemurafenib). An inverse correlation between the concentrations of vemurafenib and ctDNA was demonstrated. These results suggest the clinical relevancy of ctDNA in advanced cancer patients, for the optimization of therapeutic management.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016USPCB108 |
| Date | 25 November 2016 |
| Creators | Garlan, Fanny |
| Contributors | Sorbonne Paris Cité, Taly, Valérie |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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