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Gene expression profiling using cDNA arrays and prognosis of breast cancer


Bulletin du Cancer. Volume 89, Number 6, 571-4, Juin 2002, Point sur…


Résumé   Summary  

Author(s) : François Bertucci, Valéry Nasser, Rémi Houlgatte, Daniel Birnbaum, Département d'oncologie moléculaire (TAGC : technologies avancées pour le génome et la clinique), Institut Paoli-Calmettes, IFR57, 27, bd Leï-Roure, 13009 Marseille..

Summary : Breast cancer is a major health problem. Clinical heterogeneity makes prognosis and sensitivity to treatment highly variable among patients. The recently developed cDNA array technology allows to analyse the expression of thousands of genes simultaneously. Results of the pioneering studies are promising: expression profiling of breast tumours using cDNA arrays seems able to identify new prognostic sub-classes unidentifiable using conventional parameters.

Keywords : breast cancer, prognosis, DNA microarray, gene expression.

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ARTICLE

Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent et le plus meurtrier chez la femme en France. Malgré les progrès accomplis ces dernières années, la survie stagne autour de 70 % à 5 ans. Les indications thérapeutiques sont fondées sur des facteurs pronostiques qui, globalement, ont peu évolué depuis une quinzaine d'années. Pourtant, ces facteurs, histologiques, cliniques et moléculaires, sont insuffisants pour rendre compte de l'hétérogénéité évolutive de la maladie, conduisant un certain nombre de patientes vers des thérapeutiques inadaptées, toxiques, inutiles ou inefficaces. Étant donné la disponibilité croissante de nouvelles molécules antitumorales, il est crucial d'améliorer la classification pronostique du cancer du sein pour en affiner les indications thérapeutiques et améliorer la survie des patientes.

Face aux limites des approches conventionnelles, il est apparu que de nouvelles percées thérapeutiques ne seraient possibles qu'à travers une caractérisation moléculaire plus globale, détaillée et objective de la maladie. Le cancer du sein est une maladie génétique complexe caractérisée par l'accumulation et la combinaison de multiples altérations moléculaires qui confèrent à chaque tumeur un phénotype et un potentiel évolutif propres. L'avènement des puces à ADN permet aujourd'hui d'aborder cette complexité en mesurant le niveau d'expression - au niveau de l'ARN - de plusieurs milliers de gènes simultanément dans un échantillon tumoral [1, 2]. Les retombées attendues sont multiples et plusieurs travaux ont déjà suggéré le potentiel pronostique des puces en cancérologie [3]. Quatre publications récentes ont rapporté l'identification, fondée sur les profils d'expression génique, de nouvelles classes pronostiques du cancer du sein - non identifiables par les moyens conventionnels - dans des groupes de tumeurs d'apparence clinique et histologique homogène, mais hétérogènes sur le plan évolutif [4-7]. Ces études rétrospectives concernaient des formes localisées de la maladie, les plus fréquentes au diagnostic, et des formes localement avancées.

Profils d'expression et formes localisées

Pour les formes localisées, les analyses ont porté sur la tumeur après exérèse chirurgicale. Les dernières conférences de consensus sur le traitement adjuvant du cancer du sein ont recommandé d'élargir les indications de la chimiothérapie à base d'anthracyclines [8]. Mais, plusieurs défis persistent. Le premier est d'identifier les patientes qui, évoluant défavorablement malgré cette chimiothérapie (survie globale à 5 ans d'environ 70 %), mériteraient une thérapeutique alternative (chimiothérapie ou autre). Lors d'une étude pilote analysant l'expression d'environ 200 gènes candidats dans une série de 34 cancers du sein localisés, nous avions identifié, parmi des tumeurs de mauvais pronostic traitées par chimiothérapie adjuvante, deux classes d'évolution différente en termes de survie. Cette discrimination résultait de l'expression différentielle de 23 gènes [9]. Nous avons ensuite analysé l'expression de 1 000 gènes, incluant les 200 précédents, dans une population théoriquement homogène de 55 tumeurs localisées de mauvais pronostic [7]. Toutes les patientes avaient reçu une chimiothérapie adjuvante à base d'anthracyclines. Nous avons, dans un premier temps, validé l'intérêt pronostique de notre jeu de 23 gènes dans cette série indépendante de tumeurs. Une analyse plus approfondie nous a ensuite permis d'identifier un jeu de 40 gènes, directement dérivé du précédent, qui affinait la classification tumorale en distinguant trois classes de patientes équilibrées sur les facteurs pronostiques classiques mais présentant une survie globale et sans métastase significativement différente sur un suivi médian de 5 ans.

Une équipe hollandaise a abordé un problème différent, celui du sur-traitement des patientes par la chimiothérapie adjuvante [5]. Quatre-vingt pour cent des patientes ayant une tumeur du sein sans envahissement ganglionnaire axillaire (N-) et traitées par chimiothérapie adjuvante survivraient avec un traitement locorégional seul. Cependant, l'imperfection des facteurs pronostiques actuels et le bénéfice apporté par cette chimiothérapie font qu'il faut sur-traiter de nombreuses patientes pour en sauver un faible pourcentage significatif. L'objectif des auteurs était d'utiliser les profils d'expression génique pour différencier, parmi les tumeurs N-, celles qui ne vont pas rechuter (~ 80 % des cas) de celles qui vont rechuter. Ils ont mesuré l'expression d'environ 25 000 gènes dans une série de 97 cancers du sein non traités par chimiothérapie adjuvante. Les patientes étaient sélectionnées de telle sorte qu'une moitié avait développé des métastases dans les 5 ans et l'autre moitié en était indemne au-delà de 5 ans. L'analyse des résultats selon une approche supervisée (les classes à comparer sont prédéfinies par l'expérimentateur) avait pour but d'identifier un groupe de gènes permettant de différencier ces deux populations. Dans une première phase d'apprentissage réalisée sur 78 échantillons, les auteurs ont identifié un jeu de 70 gènes qui prédisait correctement le devenir clinique dans 83 % des cas. Ce jeu a ensuite été validé lors de la deuxième phase sur 19 échantillons indépendants avec une classification incorrecte pour seulement 2 tumeurs d'évolution favorable. En analyse multivariée, ce prédicteur avait un rôle pronostique indépendant et supérieur aux facteurs classiques sur la survie sans métastase. Les auteurs ont ensuite comparé le nombre de patientes qui auraient été candidates à une chimiothérapie adjuvante selon les derniers critères consensuels (St-Gallen et NIH) ou selon le prédicteur à 70 gènes. Les critères classiques auraient conduit à traiter 95 % des patientes qui ont rechuté et 70 à 91 % de celles qui n'ont pas rechuté, alors que le critère moléculaire aurait permis de traiter un nombre identique de patientes qui ont rechuté (91 %), mais un nombre bien inférieur parmi celles qui n'ont pas rechuté (27 %).

Profils d'expression et formes localement avancées

Une troisième étude s'est intéressée au cancer du sein localement avancé [4]. Le traitement actuel de cette forme par chimiothérapie première à base d'anthracycline puis traitement locorégional confère une survie proche de 45 % à 5 ans. Malheureusement, la réponse à cette chimiothérapie est variable selon les patientes et aucun facteur n'est capable de l'anticiper. L'équipe de Stanford a mesuré l'expression de 8 000 gènes dans un jeu de 78 tumeurs du sein comprenant une majorité de formes localement évoluées (analyse de la biopsie tumorale réalisée avant chimiothérapie). Les auteurs ont défini un jeu de 496 gènes dont l'expression permettait d'identifier 5 classes très différentes du point de vue de leur signature transcriptionnelle. Les tumeurs négatives pour le récepteur aux œstrogènes (RE-) étaient sub-divisées en trois classes : une classe présentant un profil d'expression proche de celui des cellules myo-épithéliales basales, une classe présentant un profil proche du tissu mammaire normal et une classe qui surexprimait un groupe de gènes contenant ERBB2. Les tumeurs RE+ présentaient un profil d'expression proche des cellules épithéliales luminales et étaient sub-divisées en deux classes. Une analyse de survie appliquée à 51 patientes traitées pour un cancer localement avancé par doxorubicine en néoadjuvant montrait une différence de survie significative entre les cinq classes. L'autre élément intéressant était l'existence d'un devenir clinique différent entre les deux classes de tumeurs RE+.

La dernière étude à visée pronostique a été rapportée récemment par une équipe allemande [6] et concerne en fait toutes les formes cliniques du cancer du sein, des stades localisés aux stades d'emblée métastatiques. Il s'agit de l'actualisation avec les données de survie d'une étude publiée l'année dernière [10]. Dans leur étude initiale, les auteurs avaient utilisé les puces à ADN pour sélectionner un jeu de gènes différentiellement exprimés entre 21 tumeurs du sein et un échantillon de sein normal. L'expression de ces gènes et de 11 gènes supplémentaires ayant un rôle suspecté dans la maladie (41 gènes en tout) avait été ensuite mesurée par RT-PCR quantitative en temps réel sur 73 tumeurs du sein. Ces résultats avaient permis de séparer les tumeurs en plusieurs classes dont une incluait plus de tumeurs métastatiques (métastases ganglionnaires axillaires ou viscérales) que les autres. Dans l'étude publiée dans le Lancet [6], les auteurs ont classé 55 des 73 tumeurs précédentes en fonction de l'expression de ces 41 gènes et ont identifié une classe de patientes présentant une survie sans métastase significativement inférieure à celle des autres classes. Cependant, certains aspects de cette étude sont peu rigoureux : l'analyse de survie n'a pas pris en compte les tumeurs T4 et des paramètres pertinents pour le pronostic tels que le traitement, l'âge des patientes, le statut RE, le grade et le type histologique des tumeurs n'ont pas été mentionnés.

Analyse croisée des quatre études

Tous ces travaux ont révélé une grande hétérogénéité moléculaire du cancer du sein au niveau transcriptionnel. Ils ont surtout montré la possibilité d'en affiner la classification pronostique à un niveau jusqu'à présent inaccessible par les facteurs conventionnels en identifiant, à partir de l'expression de quelques dizaines de gènes, de nouvelles classes de tumeurs présentant une évolution très différente. Avant toute application clinique, ces résultats devront être reproduits dans des études intégrant plusieurs centaines d'échantillons. Mais déjà, il est intéressant, pour estimer la validité des données, de comparer les listes de gènes discriminants fournis par ces quatre études [Bertucci et al., manuscrit soumis]. Bien que des méthodologies et des jeux de gènes différents aient été utilisés (tableau I), 26 gènes sont discriminants simultanément dans la moitié ou plus des études où ils ont été testés (tableau II). De façon rassurante, les deux gènes retrouvés dans trois études sur quatre sont ESR1, qui code pour le récepteur aux œstrogènes de type alpha, et ERBB2, deux acteurs très connus de l'oncogenèse mammaire et cibles de traitements antitumoraux. Inversement, il est intéressant de noter que la majorité des autres gènes n'ont pas encore été associés au pronostic du cancer du sein (CP, PK428, GATA3, FLT1, MMP14...) et assurent des fonctions cellulaires (kinases, angiogenèse, invasion...) qui en font des cibles thérapeutiques potentielles. Enfin, dans ces études, ces gènes discriminants présentent une expression qui varie dans le même sens (bon ou mauvais pronostic) dans la plus grande majorité des cas (17 gènes sur les 19 pour lesquels l'information est disponible). Ce degré de concordance entre études indépendantes est donc encourageant quant à la validité des données.

CONCLUSION

Les puces à ADN - et autres technologies d'analyse moléculaire à grande échelle - marquent certainement un tournant dans l'approche moléculaire du cancer du sein. Obtenus (et revalidés dans certains cas) sur des séries relativement petites de tumeurs, les résultats devront être validés sur de plus grands effectifs. Les retombées attendues sont nombreuses sur les plans clinique, fondamental et pharmaceutique. L'identification de nouvelles classes de tumeurs du sein distinctes par leur profil d'expression génique et leur pronostic devrait permettre d'orienter les patientes vers la stratégie thérapeutique la mieux adaptée à leur maladie. De plus, l'identité des gènes dérégulés devrait non seulement améliorer notre compréhension de l'oncogenèse mammaire (en termes d'agressivité des tumeurs, de résistance aux traitements...), mais aussi stimuler le développement de nouvelles thérapeutiques plus spécifiques, offrant des alternatives au traitement standard dans les classes de mauvais pronostic. Le succès des études futures dépendra de collaborations étroites entre chercheurs de différentes disciplines (cliniciens, anatomopathologistes, biologistes, bio-informaticiens, mathématiciens...), de la qualité et de la quantité des échantillons tumoraux disponibles (avec leurs annotations informatisées cliniques, histologiques et moléculaires) et bien sûr de l'amélioration de la technologie et des outils d'analyse. Même si aujourd'hui de nombreux défis demeurent, le potentiel est énorme pour optimiser la prise en charge des patients.

Article reçu le 10 avril 2002, accepté le 24 avril 2002.

REFERENCES

1. The chipping forecast. Nature Genet 1999 ; 21 (suppl.) : 1-60.

2. Granjeaud S, Bertucci F, Jordan BR. Expression profiling : DNA arrays in many guises. Bioessays 1999 ; 21 : 781-90.

3. Bertucci F, Houlgatte R, Nguyen C, Viens P, Jordan BR, Birnbaum D. Gene expression profiling of cancer by use of DNA arrays : how far from the clinic ? Lancet Oncol 2001 ; 2 : 674-82.

4. Sorlie T, Perou CM, Tibshirani R, Aas T, Geisler S, Johnsen H, et al. Gene expression patterns of breast carcinomas distinguish tumor subclasses with clinical implications. Proc Natl Acad Sci USA 2001 ; 98 : 10869-74.

5. van't Veer LJ, Dai H, van De Vijver MJ, He YD, Hart AA, Mao M, et al. Gene expression profiling predicts clinical outcome of breast cancer. Nature 2002 ; 415 : 530-6.

6. Ahr A, Karn T, Solbach C, Seiter T, Strebhardt K, Holtrich U, et al. Identification of high risk breast-cancer patients by gene expression profiling. Lancet 2002 ; 359 : 131-2.

7. Bertucci F, Nasser V, Granjeaud S, Eisinger F, Adelaide J, Tagett R, et al. Gene expression profiles of poor prognosis primary breast cancer correlate with survival. Hum Mol Genet 2002 ; 11 : 863-7.

8. Eifel P, Axelson JA, Costa J, Crowley J, Curran WJ, Deshler A, et al. National Institutes of Health Consensus Development Conference Statement : adjuvant therapy for breast cancer, November 1-3, 2000. J Natl Cancer Inst 2001 ; 93 : 979-89.

9. Bertucci F, Houlgatte R, Benziane A, Granjeaud S, Adelaide J, Tagett R, et al. Gene expression profiling of primary breast carcinomas using arrays of candidate genes. Hum Mol Genet 2000 ; 9 : 2981-91.

10. Ahr A, Holtrich U, Solbach C, Scharl A, Strebhardt K, Karn T, et al. Molecular classification of breast cancer patients by gene expression profiling. J Pathol 2001 ; 195 : 312-20.


 

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