Return to search

Analyse intégrative génomique et épigénomique de tumeurs hypophysaires à prolactine

De nombreux modèles ont été proposés pour expliquer les mécanismes de développement et de progression tumorale, néanmoins certains aspects comme la nature et la hiérarchie des altérations primaires et secondaires sont encore discutés. Pour répondre à ces questions, nous nous sommes intéressés à la progression tumorale des tumeurs hypophysaires à prolactine humaines. Ces tumeurs d'origine monoclonale sont souvent bénignes mais certaines présentent un phénotype agressif voire malin. Afin d'identifier les mécanismes impliqués dans la progression vers le phénotype agressif nous avons utilisé des techniques de génomique intégrative (puces à ADN, séquençage haut débit) couplant l'étude du transcriptome, du génome (variation du nombre de copie chromosomique, polymorphismes) et du miRNome à partir des mêmes échantillons tumoraux. Par cette stratégie nous avons identifié et hierarchisé des altérations spécifiques des tumeurs agressives et / ou malignes dans un modèle expliquant la progression tumorale des tumeurs hypophysaires à prolactine humaines. Nous avons montré que la sous-expression des microARNs miR-183, miR-744 et miR-98 stimule la prolifération via la surexpression de leurs cibles KIAA0101, TGFB1 et E2F2 spécifiquement dans les tumeurs agressives. Ceci entraine l'acquisition d'altérations chromosomiques (perte du chromosome 11 et le gain du chromosome 1q) permettant l'activation de la dissémination métastatique. Enfin, ce travail montre que l'approche de génomique intégrative multidimensionnelle permet d'apporter de nouveaux éléments pour la caractérisation des phénotypes tumoraux, le diagnostic des tumeurs agressives et la prédiction du comportement tumoral

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-01070145
Date19 December 2013
CreatorsRoche, Magali
PublisherUniversité Claude Bernard - Lyon I
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
Languagefra
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0019 seconds