Statistical methods for deciphering intra tumor hereterogeneity challenges and opportunities for cancer clinical management. (Methodes statistiques pour la detection de l'heterogeneite intra tumorale defis et pertinence pour la prise en charge du cancer)
Year: 2020

Chez les femmes, le cancer du sein est le cancer le plus frequemment observe et reste la premiere cause de deces par cancer. En 2012, on estime a 1.68 millions le nombre de nouveaux cas dans le monde, avec une incidence superieure a 90 nouveaux cas pour 100 000 femmes par an en Europe Occidentale. Bien qu'en forte diminution depuis 1990, la mortalite reste importante 552 000 deces ont ete recenses par l'OMS en 2012. Le cancer du sein constitue donc un enjeu de sante publique majeur. Avec l'avenement de nouvelles techniques ces vingt dernieres annees, comme l'obtention de profils d'expression par puces et le sequencage a haut debit, il a ete possible de mettre en evidence la grande heterogeneite de cette pathologie et de definir trois grandes categories luminal, basal et HER2. Parmi les cancers de type basal, les cancers du sein triple negatifs (TNBC) sont definis par l'association de statuts d'expression du recepteur aux oestrogenes (ER) negatif, du recepteur a la progesterone (PR) negatif et d'HER2 negatif. Ce sous groupe est caracterise par une tumeur primaire agressive et un fort risque d'apparition precoce d'une maladie metastatique. L'utilisation de traitements neo adjuvants, c'est a dire l'administration d'une chimiotherapie avant intervention chirurgicale permet de distinguer un sous groupe de meilleur pronostic et d'adapter les strategies therapeutiques en consequence. Aucun progres dans la survie d'ampleur comparable a celui obtenu par l'utilisation de l'anticorps monoclonal trastuzumab dans le sous groupe HER2 positif n'a ete obtenu pour le cancer du sein triple negatif. Cela est peut etre en lien avec la forte diversite des cancers triple negatifs. Deux aspects importants de la mortalite liee aux cancers du sein triple negatifs sont la resistance a la chimiotherapie neo adjuvante et l'apparition de metastases. Or ces deux phenomenes sont maintenant analyses et mieux compris en prenant en compte l'aspect evolutif de la population de cellules cancereuses. En effet, il est maintenant accepte que certains cancers peuvent etre constitues d'une mosaique de populations resultant de phases d'expansion successives, liees a l'acquisition progressive de mutations oncogeniques. Celles ci conferent aux cellules porteuses un avantage selectif, par exemple en favorisant leur proliferation, leur survie, leur caractere invasif ou leur echappement a la reponse immunitaire. Ces populations pourraient etre sensibles ou resistantes a des traitements differents. Ainsi, il apparait important de pouvoir etablir le degre d'heterogeneite d'une cohorte de tumeurs triple negatives, afin de pouvoir comprendre son importance pronostique dans ce sous groupe, et pouvoir proposer des strategies therapeutiques adaptees. Les methodes existantes pour etablir l'heterogeneite d'une tumeur reposent sur des analyses mathematiques et statistiques des donnees produites par sequencage a haut debit (sequencage complet de genomes ou d'exomes) d'echantillons globaux de tumeurs, comprenant plusieurs milliers de cellules. Cependant, des difficultes methodologiques subsistent, liees au bruit de ces donnees, et a l'absence de technologies robustes et stables pour les analyser. Il existe a l'heure actuelle plus de vingt methodes pour evaluer l'heterogeneite intra tumorale, publiees entre 2012 et 2016 cela illustre bien le manque de maturite technique du domaine, et le besoin d'une evaluation rigoureuse de ces methodes. A notre connaissance, les methodes existantes n'ont pas ete decrites, comparees et evaluees de facon rigoureuse et systematique. Cela est tres limitant dans l'etablissement d'un pipeline robuste et consensuel dans la mesure de l'heterogeneite. Une premiere partie de ce travail doctoral consistera donc a mettre en place ce pipeline, apres avoir etabli et mesure la pertinence des differentes methodes existantes. Pour cela la doctorante utilisera des donnees simulees et des jeux de donnees publics sur lesquels des analyses d'heterogeneite ont ete effectuees auparavant. Cela permettra une comparaison des differentes methodes existantes entre elles sur des jeux de donnees de complexites differentes pour lesquels la verite est connue, et sur des donnees reelles qui font reference dans le domaine. Ces jeux de donnees publics presentent une grande variete differentes plateformes de sequencage, plusieurs profondeurs, en cellules uniques ou en echantillon tumoral global, nombre variable d'echantillons par patients. Cela devrait ameliorer la pertinence de l'evaluation des methodes, mais empechera l'automatisation complete de la phase de test. Une seconde partie du travail doctoral consistera a appliquer ce pipeline prealablement construit a un grand nombre de patients et de developper un algorithme d'analyse statistique predictive du pronostic de la maladie en fonction des nouvelles informations disponibles sur la tumeur, a savoir son degre d'heterogeneite et le chemin evolutif de l'acquisition des mutations et variants structuraux, en plus des informations utilisees jusqu'a present (profil mutationnel et transcriptome de la tumeur) Plus precisement, la doctorante beneficie de l'acces a des bases de donnees publiques de sequencage de tumeurs, comme le TCGA et donc a plusieurs centaines de patients. De plus, le laboratoire de Fabien Reyal dispose d'une cohorte de seize patientes, avec deux echantillons disponibles en sequencage complet d'exome (profondeur 100X) et transcriptome (RNA Seq) de la tumeur avant et apres therapie neo adjuvante. Il s'agit de la premiere analyse multi omique de cette ampleur sur le cancer du sein triple negatif en pre et post traitement. L'analyse de ces donnees pourra permettre de degager une premiere tendance sur l'evolution de l'heterogeneite et du pronostic au cours du traitement. Selon les resultats de cette derniere phase, la doctorante sera egalement amenee a conduire une analyse fonctionnelle plus poussee du role des mutations (ou associations de mutations) influencant fortement le pronostic, en s'appuyant sur les donnees fonctionnelles de transcriptome et sur les reseaux d'interactions biologiques connus afin de mieux decrire leur role dans l'evolution de la pathologie. L'aspect dynamique d'une telle etude, permis par l'elucidation de la clonalite conduira a etablir de nouveaux genes oncogeniques candidats importants dans les cancers triple negatifs. La validation de ces resultats sur d'autres jeux de donnees pourra aussi etre envisagee.