Visualisation de l'hétérogénéité au niveau du réseau d'interaction moléculaire des tumeurs malignes par imagerie par spectrométrie de masse.

Visualising the molecular interaction network-level heterogeneity of malignant tumours by mass spectrometric imaging.

• Auteur / Autrice : Laurine Lagache
• Direction : Michel Salzet
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Recherche clinique, innovation technologique, santé publique - FST
• Date : Inscription en doctorat le 01/09/2021
• Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Biologie-Santé
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Protéomique, Réponse Inflammatoire et Spectrométrie de Masse

Mots clés

Mots clés libres

Imagerie par spectrometrie de masse

Proteomique

Cancer du sein

Lipidomique

Theranostique

Organoides

Imaging by mass spectrometry

Proteomic

Breast cancer

Lipidomic

Theranostic

Organoids

Résumé

Le cancer est la deuxième cause de décès la plus répandue dans le monde. Environ 10 millions de décès par cancer ainsi que 19 millions de nouveaux cas de cancer ont été estimés dans le monde en 2020. Parmi les types de cancer les plus courants, le cancer du sein est la cause la plus fréquente de décès par cancer avec 2,26 millions de cas en 2020. Cancer entraîne une prolifération anormale de cellules normales formant des tumeurs suivant un processus en plusieurs étapes causé par des mutations génétiques consécutives. Ainsi, ces cellules présentent des modifications phénotypiques suite à la transformation maligne. Actuellement, le diagnostic repose sur l'examen anatomopathologique d'une biopsie ou d'une pièce chirurgicale. Cette dernière consiste à réaliser une analyse histopathologique, dans le but de déterminer les caractéristiques génétiques des cellules cancéreuses pour définir le type et le stade du cancer. Ces informations sont nécessaires pour définir une stratégie thérapeutique incluant un traitement de type chimiothérapie. Cependant, il a été constaté que 30 % des patientes traitées pour un cancer du sein rechutent localement ou avec des métastases à distance, malgré des traitements multidisciplinaires adaptés. Ceci peut s'expliquer par une hétérogénéité moléculaire au sein de la tumeur générant une sensibilité variable au traitement. En effet, les tumeurs ne sont pas seulement constituées de différents types cellulaires (cellules cancéreuses, cellules souches cancéreuses, cellules stromales, macrophages, etc.), mais l'activité biochimique d'un même type cellulaire montre également une hétérogénéité importante à travers une tumeur solide. L'état actuel de l'imagerie par spectrométrie de masse permet l'identification de différents types cellulaires suivant leurs profils protéiques, lipidiques et métaboliques. Cette étude vise à étendre l'analyse de l'hétérogénéité fonctionnelle tumorale en intégrant l'analyse du protéome et du métabolome, en utilisant la spectrométrie de masse afin de mieux comprendre l'hétérogénéité moléculaire. Une meilleure compréhension de la carcinogenèse permettra de mieux prédire la progression du cancer ou le risque de récidive grâce aux biomarqueurs, et de proposer un traitement plus personnalisé et efficace aux patients. Afin de confirmer cette hypothèse, l'étude in vitro testera des traitements alternatifs basés sur des profils d'hétérogénéité tumorale appliqués aux organoïdes et comparés à la chimiothérapie conventionnelle. Le modèle qui sera utilisé est celui des tumeurs mammaires FFPE avec des organoïdes appariés.

Cancer is the second most prevalent cause of death worldwide. Around 10 million of cancer death as well as 19 million new cancer cases were estimated in the world to occur in 2020. Among the most common types of cancer, breast cancer is the most common cause of cancer death with 2.26 million cases in 2020. Cancer results in an abnormal proliferation of normal cells forming tumours following a multi-step process that is caused by consecutive genetic mutations. In this way, these cells present phenotypical modifications further to the malignant transformation. Currently, the diagnosis relies on the pathological examination of a biopsy or surgical piece. This later consists in carrying out a histopathological analysis, with the aim of determining the genetical characteristics of cancer cells to define the type and stage of cancer. These informations are necessary to define a therapeutic strategy including chemotherapy-type treatment. However, it was noticed that 30% of patients treated for breast cancer relapse locally or with distant metastases, despite appropriate multidisciplinary treatments. This can be explained by molecular heterogeneity within the tumor generating variable sensitivity to treatment. Indeed tumours are not only made up of different cell types (cancer cells, cancer stem cells, stromal cells, macrophages, etc.), but the biochemical activity of a single cell type also shows significant heterogeneity across a solid tumour. The current state of imaging by mass spectrometry allows the identification of different cellular types following their protein, lipid, and metabolic profiles. This study aims to expand tumor functional heterogeneity analysis by integrating the proteome and the metabolome analysis, using mass spectrometry in order to better understand molecular heterogeneity. A better understanding of carcinogenesis will allow to better predict cancer progression or risk of recurrence thanks to biomarkers, and to offer a more personalized and effective treatment for the patients. In order to confirm this hypothesis, the in vitro study will test alternative treatments based on tumor heterogeneity profiles applied to organoids and compared with conventional chemotherapy. The model that will be use is FFPE breast tumors with paired organoids.