Les puces à ADN pour le pronostic des lymphomes B diffus à grandes cellules

Une nouvelle étude réalisée sur 240 patients confirme l’intérêt des puces à ADN (microarrays) dans le pronostic des lymphomes B diffus à grandes cellules (DLBCL). Le profil d’expression d’un petit groupe de gènes est apparu clairement lié à la survie après la chimiothérapie. La valeur prédictive de ces signatures est indépendante de celle de l’index pronostique international (IPI).

Le recours aux microarrays dans le diagnostic et l’individualisation des traitements fait l’objet de nombreux travaux aujourd’hui. L’analyse simultanée de l’expression de plusieurs milliers de gènes reflète l’activité du tissu étudié et peut donc offrir une meilleure expertise que les critères pronostiques qui font aujourd’hui référence.

L’intérêt de ces signatures d’expression génique dans le pronostic des lymphomes B diffus à grandes cellules a récemment fait l’objet d’une publication dans Nature Medicine de janvier dernier (voir dépêche Caducee.net). A partir de l’examen de 58 patients, Shipp <i>et al avaient montré que des profils d’expression particuliers étaient associés à des différences marquées dans la survie. Dans une certaine mesure, cette approche était plus discriminante que l’IPI.

Une étude similaire, menée par le ‘Lymphoma/Leukemia Molecular Profiling Project’, fait aujourd’hui l’objet d’une publication dans le New England Journal of Medicine. Elle présente l’avantage de porter sur un nombre plus important de patients et confirme le potentiel des puces à ADN pour construire des modèles prédictifs de survie après la chimiothérapie dans les lymphomes B diffus à grandes cellules.

Dans cet article, Rosenwald et al. expliquent avoir examiné par DNA microarrays le profil d’expression de cellules de lymphomes B diffus à grandes cellules chez 240 patients. Plus de 12.000 gènes exprimés par le tissu lymphoïde ont été étudiés. L’expression de 600 d’entre eux montrait des variations significatives en fonction de la réponse à la chimiothérapie.

En se concentrant sur les gènes où les différences étaient les plus marquées, les auteurs ont pu identifier 17 gènes clés. Les données d’expression de ces 17 gènes, couplées aux données de survie, ont été utilisées pour construire un modèle prédictif de survie. Les données de 160 patients ont été retenues pour construire ce modèle prédictif qui a ensuite été testé sur un groupe de validation composé de 80 patients.

« Nous sommes capables de prédire de façon fiable la survie de ces patients en utilisant les données d’un nombre réduit de gènes, ce qui indique que cette technique devrait être entièrement faisable en routine », a commenté à ce sujet Louis Staudt (National Cancer Institue), auteur référent dans cette publication.

Ce modèle prédictif a permis de classer les patients en quatre groupes de taille égale. Les taux de survie à cinq ans dans ces groupes étaient 73 %, 71 %, 34 % et 15 %.

Par rapport à l’IPI, ce modèle prédictif offre des informations complémentaires puisque sa valeur prédictive est indépendante de l’IPI, expliquent les auteurs.

Dans un communiqué du ‘National Cancer Institute’, Staudt explique par exemple que 32 des 240 patients de l’étude avaient été classés dans le groupe de plus mauvais pronostic d’après l’IPI. En fait, quatre d’entre eux avaient bien répondu à la chimiothérapie standard. Le profil d’expression génique avait correctement identifié ces quatre patients.

Source : N Engl J Med 2002;346:1937-47. NIH/National Cancer Institute.

SR