Développement d'un test clinique de caractérisation des tumeurs par l'analyse des variants épigénétiques de l'ADN libre circulant
Development of a clinical test for tumor characterization through the analysis of epigenetic variants in circulating cell-free DNA
par Mehdi BEN SASSI sous la direction de Pierre LAURENT-PUIG
Thèse de doctorat en Biologie Moléculaire
ED 563 Médicament, Toxicologie, Chimie, Imageries

Soutenue le mardi 08 avril 2025 à Université Paris Cité

Sujets
  • ADN tumoral
  • Apprentissage automatique
  • Biopsie liquide
  • Cancer
  • Carcinome épithélial de l'ovaire
  • Épigénétique
  • Épithélioma
  • Maladie résiduelle
  • Méthylation
  • Ovaire

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Mots clés
Biopsie liquide, Cancer épithéliale de l'ovaire, Maladie résiduelle microscopique, Méthylation, Épigénétique, Mutation, ADN circulant, NGS, Machine learning
Resumé
Le cancer épithélial de l'ovaire est souvent diagnostiqué à un stade avancé. Malgré une prise en charge complète, plus de 70% des patientes récidivent. Les méthodes de surveillance actuelles, comme le CA125 et l'imagerie, manquent de sensibilité et de spécificité. L'ADN tumoral circulant (ADNtc), dont la quantité dans le sang est corrélée à la charge tumorale, offre une alternative prometteuse. Sa détection repose classiquement sur l'identification préalable de mutations dans la tumeur, recherchées ensuite dans les ADN extraits du plasma, une approche coûteuse et chronophage. L'étude des modifications épigénétiques, notamment la méthylation, constitue une stratégie innovante. Après optimisation des protocoles de préparation des librairies à partir d'ADN circulant, nous avons exploré la possibilité de détecter la maladie microscopique résiduelle dans une cohorte de patientes. Nous avons d'abord analysé 12 tumeurs ovariennes afin d'identifier des mutations spécifiques et des régions différentiellement méthylées communes aux tumeurs des patientes. Sur cette base, nous avons défini des panels pour réaliser des enrichissements par capture et rechercher ces marqueurs dans l'ADN circulant, selon une approche soit mutationnelle (informée par la tumeur), soit épigénétique (informée par le type tumoral). Différents modèles analytiques ont été testés dans le but de maximiser la sensibilité de détection. Nous avons mis au point une méthode innovante combinant la classification des fragments d'ADN selon leur motif de méthylation et un classifieur basé sur un support vector machine. L'évaluation comparative sur les 12 patientes a mis en évidence la sensibilité supérieure de l'approche épigénétique, en plus de ses avantages en termes de coût. L'application de cette méthode à une cohorte de 35 patientes supplémentaires confirme son potentiel pour détecter la maladie microscopique résiduelle dans le cancer de l'ovaire et pourrait contribuer à améliorer la prise en charge clinique des patientes.