Puces à ADN et informatique : les prochains outils diagnostiques de la cancérologie ?

L'utilisation des puces à ADN connaît un essor croissant notamment dans le domaine de la cancérologie pour le typage des tumeurs d'après leur profil génétique. En combinant l'outil informatique à la technologie des puces à ADN, des chercheurs ont mis au point un système qui permet de classer et différencier des types tumoraux difficiles à distinguer par les méthodes usuelles.

L'utilisation des puces à ADN (biochips, DNA-microarrays ou microarrays) comme outil diagnostique présente l'avantage de faire appel à de nombreux marqueurs : plusieurs milliers de gènes peuvent être criblés simultanément pour fournir une signature du type cellaire étudié.

En considérant que chaque type tumoral présente une signature génétique "unique", ce système permet virtuellement de distinguer et classer tous les types de tumeurs.

Cette possibilité a été étudiée par Khan et al. dans des travaux présentés dans l'édition de juin de Nature Medicine. Ces auteurs se sont intéressés à quatre types de tumeurs difficiles à distinguer par les méthodes histologiques de routine : neuroblastome, rhabdomyosarcome, lymphome non-Hodgkinien et tumeurs d'Ewing. Leur distinction est néanmoins cruciale en raison des options thérapeutiques différentes et des résultats différents que l'on peut attendre des solutions proposées.

Pour cette étude, Khan et al. ont utilisé les puces à ADN pour suivre l'expression de plus de 6.000 gènes dans 88 échantillons.

Un outil informatique dédié a permis de classifier ces tumeurs selon la signature moléculaire. Baptisé "réseaux neuronaux artificiels", ce système est un programme informatique qui peut être entrainé à reconnaître les différents profils d'expression. A chaque analyse, l'efficacité du système s'améliore.

Cette phase de calibrage et de validation du modèle a été effectuée par l'analyse de 63 échantillons différents, connus et appartenant aux quatre types précédemment décrits. Cette étape a permis de mettre en évidence les gènes les plus pertinents pour la classification. D'après les auteurs, certains d'entre eux avaient déjà été rapportés, "mais la plupart n'avaient pas été associés à ces cancers".

Le test final consistait à évaluer les performances du système dans un protocole en aveugle : 25 échantillons de type inconnu (et non-utiliséS pour le calibrage) ont été testés. Tous ont été classés avec succès.

Ce travail est commenté par Yudong He et Stephen Friend de Rosetta Informatics. Ils soulignent que la technique a également montré que des gènes couramment employés dans le diagnostic tumoral ne présentaient pas un profil d'expression spécifique. Selon eux, cette technique ne peut être envisagée en routine en raison de coût actuel. De plus, il faudra s'assurer de sa valeur et de sa complémentarité avec d'autres techniques. Initialement, une analyse sur un nombre réduit de marqueurs génétiques paraît être un bon début, ajoutent He et Friend.

Source : Nature Med 2001;7:673-9, 658-9.