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Génomique intégrée des tumeurs corticosurrénaliennes : implications cliniques et physiopathologiques / Integrated genomic characterization of adrenocortical tumors : clinical and pathophysiological implications

Les tumeurs corticosurrénaliennes unilatérales sont fréquentes (prévalence de 2 à 9% de la population). Il s’agit le plus souvent d’adénomes. Le cancer de la corticosurrénale, ou corticosurrénalome, a un pronostic sombre, la survie ne dépassant pas 40 % à cinq ans. Le diagnostic de malignité de ces tumeurs, actuellement basé sur l’histologie, peut être difficile. Le pronostic des corticosurrénalomes est hétérogène et peu prévisible. Enfin, la prise en charge thérapeutique est encore limitée. Ces difficultés diagnostiques, pronostiques et thérapeutiques s’expliquent entre autres par la connaissance limitée de la physiopathologie de ce cancer. Le génome a un rôle central dans le développement des cancers en général. La survenue d’altérations génomiques (mutations, anomalies de nombre de copies, pertes d’hétérozygotie, translocations, anomalies de méthylation) va aboutir à la surexpression d’oncogènes et à la répression de gènes suppresseurs de tumeurs. La génomique, en ouvrant la voie à la caractérisation moléculaire à l’échelle du génome entier des tumeurs, est devenue incontournable pour étudier la physiopathologie des cancers. Les études de transcriptome des tumeurs corticosurrénaliennes ont montré que le profil d’expression génique discrimine adénomes et corticosurrénalomes, et identifie deux groupes distincts de corticosurrénalomes avec des pronostics différents. Dans le sillage de ces travaux précédemment réalisés par l’équipe, je me suis intéressée pendant ma thèse aux anomalies de nombres de copies d'ADN et aux anomalies de méthylation des corticosurrénalomes. Dans une première partie j’ai étudié le génome de 38 adénomes et 21 corticosurrénalomes par puce d’hybridation génomique comparative (puces CGH). Le transcriptome de 54 de ces tumeurs était déjà disponible. Le génome des corticosurrénalomes est très altéré contrairement à celui des adénomes (44% du génome est perdu ou gagné, versus 10% pour les adénomes, p=2.10-10). Dans les adénomes, la région 9q34 (locus de SF-1) est fréquemment gagnée et ce gain est associé à une surexpression de SF-1. Pour les corticosurrénalomes, les évènements récurrents concernent les gains des chromosomes 5, 7, 12, 16, 19, 20 et les pertes des chromosomes 13 et 22. Les gènes situés dans les régions minimales communes gagnées ou perdues ont été filtrés en fonction de leur expression. La liste des gènes à la fois gagnés et surexprimés inclut des oncogènes comme FGFR4, CDK4, CCNE1 ; et la liste des gènes avec perte de matériel et sous-expression inclut des gènes suppresseurs de tumeurs (LATS2, ST13). Un outil diagnostique basé sur la mesure en PCR quantitative de 6 loci permet de séparer les corticosurrénalomes des adénomes dans une cohorte de validation indépendante de 79 tumeurs, avec une sensibilité de 100% et une spécificité de 83%. Le nombre d’altérations chromosomiques n’a pas de valeur pronostique, mais une technique de classification hiérarchique non supervisée permet de séparer les corticosurrénalomes en deux groupes de pronostic différent, et a été validée sur une cohorte indépendante de 25 tumeurs. Dans une deuxième partie, j’ai étudié les anomalies de méthylation des promoteurs des gènes de 51 corticosurrénalomes et 81 adénomes par puce Infinium HumanMethylation27 (Illumina). Les données d’expression étaient disponibles pour 87 tumeurs. Les corticosurrénalomes sont globalement hyperméthylés par rapport aux adénomes. La classification hiérarchique non supervisée sépare les corticosurrénalomes en 3 groupes : un groupe non-hyperméthylé, un groupe modérément hyperméthylé, et un autre très hyperméthylé. Cette classification a été confirmée par MS-MLPA. L’hyperméthylation est associée à un mauvais pronostic (p=0,02 en modèle de Cox). La corrélation entre niveau de méthylation et expression identifie 1741 gènes (sur les 12250 étudiés) corrélés négativement (…) / Unilateral adrenocortical tumors are common (prevalence : 2 to 9% of the population). Most of these tumors are adenomas. Adrenocortical cancer (ACC) has a poor prognosis, with a 5-yr survival rate not exceeding 40% in most series. Pathological diagnosis of these tumors relies on several histological features and can be difficult. The prognosis of adrenocortical carcinomas is heterogeneous and unpredictable. Knowledge of the pathophysiology of these tumors is also limited. The genome has a central role in the development of cancers in general. The occurrence of genomic alterations (mutations, abnormal copy number, loss of heterozygosity, translocations, abnormal methylation) will lead to the overexpression of oncogenes and repression of tumor suppressor genes. Genomic approaches became essential to study the pathophysiology of cancer. Transcriptome studies of adrenocortical tumors have shown that the gene expression profile discriminate ACC and adenomas, and identified two distinct groups of ACC with different prognoses. In addition to gene expression, genomics now covers a large spectrum of alterations, including chromosomal alterations, DNA sequence modifications, and epigenetic alterations. I studied chromosomal alterations and DNA methylation abnormalities in ACC during my thesis.In the first part the genome of 38 adrenocortical adenomas and 21 ACC were identified by comparative genomic hybridization arrays. The transcriptome of 54 of these tumors was already available. A larger proportion of the genome is altered in carcinomas compared with adenomas (44 % of the genome is lost or gained, versus 10% for adenomas , p = 2.10-10 ) . In adenomas, the 9q34 region, which includes the steroidogenic factor 1locus, is commonly gained and associated with an overexpression of steroidogenic factor 1 (SF-1).In carcinomas, recurrent gains include chromosomes 5, 7, 12, 16, 19, and 20 and recurrent losses chromosomes 13 and 22. Filtering the genes from these regions according to their expression profile identified genes potentially relevant to adrenocortical tumorigenesis. A diagnostic tool was built by combining DNA copy number estimates at six loci (5q, 7p, 11p, 13q, 16q, and 22q). This tool discriminates carcinomas from adenomas in an independent validation cohort (sensitivity 100%, specificity 83%). In carcinomas, the number of chromosomal alterations was not associated with survival (Cox p=0.84). A prognostic tool based on tumor DNA was designed with a clustering strategy and validated in an independent cohort. In the second part, methylation patterns of CpG islands in promoter regions of 51 adrenocortical carcinomas and 84 adenomas were studied by the Infinium HumanMethylation27 Beadchip (Illumina) . Gene expression data were available for 87 tumors. Methylation was higher in carcinomas than in adenomas (t test : p=3.1x10-9). Unsupervised clustering of DNA methylation profiles identified two groups of carcinomas, one with an elevated methylation level, evoking a CpG island methylator phenotype (CIMP). The subgroup of hypermethylated carcinomas was further divided in two subgroups, with different levels of methylation (CIMP-high and CIMP-low). This classification could be confirmed by methylation-specific multiplex ligation-dependent probe amplification. Hypermethylation was associated with a poor survival (Cox model p= 0.02). The transcriptome/methylation correlation showed 1741 genes (of 12250) negatively correlated; among the top genes were H19 and other tumor suppressors (PLAGL-1, G0S2, and NDRG2). The subgroups identified by the transcriptome adrenocortical have different levels of methylation. In conclusion, genomic alterations discriminate carcinomas from adenomas and contain prognostic information. The subgroups identified by the adrenocortical transcriptome profiles of different genomic alterations. Chromosomal alterations and abnormal methylation alter the expression of genes important for tumorigenesis.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2013PA05T042
Date14 November 2013
CreatorsBarreau, Olivia
ContributorsParis 5, Bertherat, Jérôme
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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