Conception et développement d'un test de dépistage des carcinomes différenciés de la thyrïode basé sur l'analyse du transcriptome sur matériel de cytoponction

Design and evaluation of gene expression profile-based tumor classifiers for diagnostiof thyroid cancer from fine-needle aspiration

• Auteur / Autrice : Stéphanie Durand
• Direction : Bernard Adrien Frédéric Rousset
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie moléculaire
• Date : Soutenance en 2008
• Etablissement(s) : Lyon 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Diagnostic moléculaire

Glande thyroïde -- Cancer

Résumé

Le diagnostic de cancer de la thyroïde (5% des nodules, 5000 cas par an en France) repose sur l’examen cytologique de matériel prélevé par cytoponction. Malgré les qualités de l’examen, l’anatomopathologiste ne confirme le diagnostic que chez un patient opéré sur 3. Pour améliorer les performances du diagnostic préopératoire, nous avons entrepris le développement d’un test de dépistage du cancer de la thyroïde fondé sur des analyses du transcriptome sur puces à ADN. Des gènes (n=19) sélectionnés pour leur capacité à discriminer tumeurs bénignes et tumeurs malignes ont été utilisés pour construire des « classifieurs » de tumeurs lesquels ont été validés sur une série de cytoponctions. Pour un transfert en pratique clinique, le test moléculaire a été adapté ; la méthode utilisée est la PCR quantitative. La constitution d’un référentiel de données (19 gènes, 140 échantillons) a permis le lancement d’une étude prospective d’analyse des performances du test sur une cohorte de 800 patients

Diagnosis of thyroid cancer (5% of nodules, 5000 cases per year in France) is based on cytological observations of fine needle aspiration biopsies (FNAB). Despite of cytology performances, diagnosis of thyroid malignancy is assessed only in one third of patients. To improve the preoperative diagnosis accuracy, we have developed a molecular-based diagnosis by transcriptome analysis using macroarray technology. Tumor classifiers were built from 19 genes which have been selected according to their expression level to discriminate benign from malignant tumors. Diagnosis performances of these tumor classifiers were evaluated on a series of FNAB samples. This molecular test was adapted to clinical practice by using an altogether method of gene expression analysis: the quantitative PCR. The expression levels of 19 genes obtained in 140 samples have been pooled to build up a “reference” used for a prospective study, to validate the molecular test performances on 800 patients