Analyse intégrative génomique et épigénomique de tumeurs hypophysaires à prolactine

Genomics and epigenomics integrative analysis of prolactin pituitary tumors

• Auteur / Autrice : Magali Roche
• Direction : Joël Lachuer
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie intégrative
• Date : Soutenance le 19/12/2013
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de Biologie Moléculaire Intégrative et Cellulaire (Lyon ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon
• Jury : Président / Présidente : Jérôme Lamartine
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Delattre, Jacqueline Trouillas
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Pascal Barbry, Guillaume Assié

Mots clés

Mots clés contrôlés

Séquençage des acides nucléiques

Génomique

Prolactinome

Hypophyse -- Tumeurs

Mots clés libres

Hypophyse

Tumeur

Prolactinome

Génomique

Pituitary gland

Tumor

Prolactinoma

Genomics

Résumé

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

Numerous models have been proposed to explain the mechanisms of tumor development and progression. Nevertheless some aspects such as the nature and hierarchy of primary and secondary alterations are still debated. To answer these questions, we decided to focus on the tumoral progression of human prolactin pituitary tumors. These monoclonal tumors are usually benign but some present an aggressive or malignant phenotype. To identify the molecular events involved in tumoral progression of human PRL towards aggressive phenotype we used an integrative genomics approach (microarrays, high-throughput sequencing) coupling analysis of transcriptome, genome (variation in the number of chromosomal copy polymorphisms) and miRNome from the same human tumor. Using this strategy we identified and prioritized specific alterations of aggressive and / or malignant tumors in a model explaining the tumor progression of human prolactin pituitary tumors. We have shown that under-expression of micro-RNA miR-183, miR-744 and miR-98 stimulates proliferation through overexpression of their targets KIAA0101, TGFB1 and E2F2 specifically in aggressive tumors. This leads to the acquisition of chromosomal damage (loss of chromosome 11 and gain of chromosome 1q) which allowed the activation of the metastatic processes. Finally, this work shows that the integrative genomic multi-dimensional approach can provide new clues for the characterization of tumor phenotypes, diagnosis of aggressive tumors and prediction of tumor behavior