Classification des métastases cérébrales, des carcinomes épidermoïdes et des tumeurs neuro-endocrines par analyse des profils de méthylation de l’ADN
Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique
Finalité de l'étude
Objectifs poursuivis
Domaines médicaux investigués
Bénéfices attendus
Les métastases cérébrales constituent les tumeurs intracrâniennes les plus fréquentes chez l’adulte et posent un défi diagnostique majeur lorsque la tumeur primitive est inconnue ou peu différenciée. Dans ce contexte, l’épigénétique, et en particulier la méthylation de l’ADN, apparaît comme un marqueur robuste de l’identité cellulaire et du tissu d’origine. Les profils de méthylation reflètent l’histoire de différenciation cellulaire et sont relativement stables au cours de la progression tumorale. Des travaux récents ont montré leur pertinence pour la classification tumorale et l’attribution du site primitif. Ainsi, l’analyse des signatures de méthylation pourrait permettre d’identifier l’origine tissulaire des métastases cérébrales et de discriminer les carcinomes épidermoïdes et les TNE selon leur site primitif.
Les objectifs de l’étude sont :
- Caractériser les signatures épigénétiques des carcinomes primitifs, des carcinomes épidermoïdes et des TNE, afin de démontrer l’existence de clusters de méthylation spécifiques du tissu d’origine, distincts des tumeurs cérébrales primitives.
- Évaluer la concordance épigénétique entre tumeurs primitives et métastases, en vérifiant que les métastases cérébrales, y compris celles issues de carcinomes épidermoïdes, se regroupent avec leurs tumeurs d’origine.
Développer et valider un classifieur supervisé basé sur la méthylation de l’ADN (Random Forest) pour prédire l’origine tissulaire des métastases, intégrant un score de confiance calibré.
La même problématique se pose pour d’autres types de tumeurs : les carcinomes épidermoïdes et les tumeurs neuro-endocrines (TNE). Les carcinomes épidermoïdes malgré des origines tissulaires diverses, partagent un phénotype morphologique homogène, limitant l’apport de l’histopathologie classique pour identifier leur site d’origine. Les tumeurs neuro-endocrines (TNE) peuvent se développer à partir de différents organes et leur origine tissulaire (tube digestif, pancréas…) peut s’avérer difficile à identifier. Nous proposons d’appliquer la même méthodologie que pour les métastases cérébrales afin de développer un classifieur basé sur la méthylation de l’ADN pour identifier l’origine primitive de ces tumeurs.
Cette étude répond à un enjeu majeur de santé publique en améliorant l’identification du site primitif des métastases cérébrales, condition essentielle pour orienter rapidement la prise en charge thérapeutique.
Elle permettrait de réduire les errances diagnostiques, souvent coûteuses et délétères pour les patients, en particulier en cas de tumeurs peu différenciées.
En apportant un outil moléculaire fiable, elle complète les limites de l’histopathologie classique et améliore la précision diagnostique.
L’utilisation des signatures de méthylation pourrait conduire à des traitements plus ciblés et donc potentiellement plus efficaces.
Le développement d’un classifieur robuste contribuerait à standardiser les pratiques diagnostiques en oncologie.
Enfin, cette approche innovante s’inscrit dans la médecine personnalisée, avec un impact direct sur le pronostic et la qualité de vie des patients.
Données utilisées
Catégories de données utilisées
Source de données utilisées
Autre(s) source(s) de donnée(s) mobilisée(s)
Appariement entre les sources de données mobilisées
Variables sensibles utilisées
Justification du recours à cette(ces) variable(s) sensible(s)
L’utilisation de l’année et du mois de naissance est nécessaire afin de caractériser la population étudiée (analyse démographique) et d’ajuster les analyses statistiques, notamment pour tenir compte des variations liées à l’âge dans les profils tumoraux et épigénétiques.
Ces informations permettent d’assurer la pertinence scientifique des résultats, en contrôlant les facteurs de confusion potentiels, tout en restant proportionnées au regard des finalités du traitement.
Le niveau de granularité retenu (année et mois, sans jour) est limité au strict nécessaire afin de réduire le risque de ré-identification des personnes.
Recours au numéro d'identification des professionnels de santé
Plateforme utilisée pour l'analyse des données
Acteurs finançant et participant à l'étude
Responsable(s) de traitement
Type de responsable de traitement 1
Responsable de traitement 1
Localisation du responsable de traitement 1
Représentant du responsable de traitement 1
Responsable(s) de mise en oeuvre non cités comme responsable de traitement
Responsable de mise en oeuvre non cité comme responsable de traitement 1
Calendrier du projet
Base légale pour accéder aux données
Encadrement réglementaire
Durée de conservation aux fins du projet (en années)
10
Existence d'une prise de décision automatisée
Fondement juridique
Article 6 du RGPD (Licéité du traitement)
Article 9 du RGPD (Exception permettant de traiter des données de santé)
Transfert de données personnelles vers un pays hors UE
Droits des personnes
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