Cartographie des mutations précoces du cancer avec le séquençage de cfDNA à molécule unique

L'efficacité du traitement du cancer et la durée de survie sont étroitement liées à la détection précoce du cancer, soulignant l'importance d'un diagnostic précoce. Cependant, les méthodes actuelles utilisées pour le dépistage clinique du cancer présentent des défis notables. Par exemple, bien que le dépistage par LDCT ait démontré une capacité à réduire la mortalité, son adoption parmi les populations à haut risque reste limitée, en partie en raison de certains inconvénients tels que la faible spécificité, l'exposition aux radiations et les cas de surdiagnostic. De plus, certains types de cancer manquent encore d'une approche de dépistage appropriée, même si une détection rapide pourrait améliorer le pronostic des patients.

Une solution potentielle à ces défis réside dans la biopsie liquide, qui identifie le cancer par l'ADN tumoral circulant (ctDNA) dans l'ADN libre de cellules (cfDNA). Néanmoins, le cfDNA porte généralement une proportion modeste de données mutationnelles au sein du génome cancéreux, ce qui pose des difficultés pour distinguer les véritables signaux mutationnels du bruit de fond du séquençage.

Points forts

Le groupe de chercheurs a formulé une approche pour détecter de nombreuses mutations somatiques dans le cfDNA grâce à une technique appelée GEMINI (GEnome-wide Mutational Incidence for Non-Invasive detection of cancer) utilisant le séquençage de molécules uniques. En utilisant GEMINI, ils ont révélé des fréquences distinctes de types de mutations dans diverses régions de tissus et de cfDNA parmi les patients atteints de cancer. Ces fréquences étaient liées au temps de réplication et à d'autres caractéristiques de la chromatine. De plus, le spectre mutationnel complet identifié par GEMINI, combiné à d'autres attributs et à un modèle d'apprentissage automatique, a permis d'identifier plus de 90 % des cas de cancer du poumon, englobant les patients de stade I et II.

Approche pour la détection du cancer utilisant le séquençage cfDNA de molécules uniques. (Bruhm et al., 2023)

Utilisation des mutations somatiques pour le diagnostic non invasif du cancer

Dans une étude complète, les scientifiques ont examiné les séquences génomiques de cancer de 2 511 individus représentant 25 types de cancer distincts dans le cadre du projet Pan-Cancer Analysis of the Whole Genome (PCAWG). Leur enquête a révélé des fréquences de mutations variées dans les génomes de différentes catégories de tumeurs. Par exemple, le cancer du poumon a montré une moyenne de 52 209 mutations somatiques par génome. L'équipe a utilisé une approche dans laquelle 31 échantillons appariés PCAWG ont été examinés, segmentant les données de séquence, englobant 3 076 901 mutations, en 1 144 sections non chevauchantes de 2,5 Mb. Remarquablement, de nombreuses tumeurs ont montré des régions partagées avec des fréquences de mutations élevées à travers leurs paysages génomiques.

Pour évaluer l'efficacité de GEMINI dans la détection de l'ADN tumoral, les chercheurs ont identifié des zones génomiques montrant la plus haute occurrence de mutations C>A au sein d'un ensemble d'entraînement de cancers et d'échantillons témoins. Ils ont observé que les régions enrichies en changements C>A étaient présentes dans les 31 PCAWG mais pas dans les échantillons normaux, suggérant que l'isolement des fréquences de mutations entre les régions cancéreuses et témoins pourrait efficacement éliminer les mutations de fond dans l'échantillon d'un patient donné. En utilisant la fréquence de la région C>A, GEMINI a réussi à différencier entre les échantillons cancéreux et non cancéreux avec une précision remarquable, atteignant un AUC impressionnant de 0,91.

Analyses de mutations de molécules uniques des cancers du poumon PCAWG et des échantillons normaux. (Bruhm et al., 2023)

Profils de mutations spécifiques aux types de cancer dans le cfDNA

Par la suite, le groupe de chercheurs a examiné les données de 365 sujets au sein de la cohorte, se concentrant sur le séquençage du génome entier (WGS) à faible couverture dans le plasma. Les résultats ont révélé une similitude significative dans les régions génomiques affichant de fortes fréquences de mutations. Ces régions étaient principalement situées dans des zones génomiques liées à des périodes de réplication tardive spécifiques aux tissus, tant dans les tissus tumoraux que dans le cfDNA extrait de patients atteints de cancer du poumon, de mélanome et de lymphome non hodgkinien à cellules B. Parallèlement, les fréquences de mutations spécifiques à certains types de tumeurs et mutations étaient corrélées avec l'expression génique, la segmentation génomique mesurée par l'analyse du vecteur de signature de méthylation, et la présence du marqueur d'hétérochromatine H3K9me3.

Les sujets sans cancer, ou ceux sans types de mutations ou régions affichant un enrichissement notable pour des caractéristiques associées au cancer, ont montré soit un manque de ces attributs, soit n'ont montré que de faibles corrélations avec eux. Pris ensemble, les résultats susmentionnés indiquent un lien entre le taux de mutation à l'échelle du génome du cfDNA et l'organisation de la chromatine. Le système GEMINI peut tirer parti de cette caractéristique pour identifier l'ADN tumoral circulant (ctDNA).

Profils de mutations à l'échelle du génome des échantillons de tissus et de plasma associés au temps de réplication. (Bruhm et al., 2023)

Résumé

En essence, la découverte de l'équipe révèle que l'utilisation de profils de mutations de molécules uniques, acquises par le WGS cfDNA à faible couverture, offre des perspectives pour l'identification non invasive du cancer. Bien que l'accent principal de cette enquête ait été mis sur l'identification du cancer du poumon au sein des groupes à haut risque, il convient de noter que des modèles de mutations cfDNA modifiés ont également été détectés chez des individus atteints de différents cancers tels que le cancer du foie, le mélanome et le lymphome. Cela implique que l'approche pourrait avoir un éventail d'applications plus large que son champ d'application actuel.

Référence :

1. Bruhm, Daniel C., et al. "Profils de mutations à l'échelle du génome de molécules uniques d'ADN libre pour la détection non invasive du cancer." Nature Genetics (2023) : 1-10.