Le principe fondateur de la médecine personnalisée (ou « médecine de précision »), c’est de donner « le bon médicament au bon patient, au bon moment ». En oncologie, compte tenu des récents progrès techniques, la mise en œuvre de ce principe s’appuie, outre la CGH^1, pour identifier amplifications, délétions et translocations, sur le séquençage de l’ADN de cellules tumorales du malade et l’identification de la ou des anomalie(s) responsable(s) du développement de la tumeur. Cela permet alors - dans l’idéal - le traitement par un agent spécifique visant la correction de cette anomalie. Ce schéma s’est avéré réalisable dans un environnement clinique, avec des délais acceptables (inférieurs au mois) et quelques réussites spectaculaires, bien que l’utilité clinique² de cette approche, quoique très vraisemblable, n’ait pas encore été strictement démontrée [1, 2]. Sa mise en œuvre impose la réalisation de plusieurs étapes importantes. Il faut d’abord obtenir et traiter immédiatement un échantillon tumoral de bonne qualité, puis séquençer son ADN à une redondance élevée : la lecture est actuellement ciblée sur quelques dizaines ou centaines de gènes (un panel), mais pourrait bientôt concerner l’ensemble des séquences codantes (l’exome). Vient ensuite l’analyse de cette séquence pour y repérer les anomalies vraisemblablement responsables du caractère tumoral, et la recherche, parmi ces anomalies, de celles pour lesquelles existe un traitement ciblé. La décision de traitement est alors prise par une instance collégiale (tumour board) rassemblant cliniciens, biologistes, pathologistes et bioinformaticiens [3]. L’ensemble est souvent effectué dans le cadre d’un essai clinique visant à tester différentes manières d’organiser cette « médecine de précision », et aussi d’évaluer son utilité clinique. Le but de cette chronique est de donner une idée de la façon dont la séquence d’ADN est interprétée afin de trouver des mutations « ciblables » (actionable mutations) et de voir comment ceci est réalisé dans différents environnements publics et privés.

L’échantillon de départ est, dans la plupart des cas, un fragment de la tumeur ou d’une métastase. Après les contrôles de qualité (pourcentage de cellules tumorales, respect des protocoles de prélèvement et de stockage), l’ADN à séquencer est obtenu par PCR multiplex (s’il s’agit d’un panel relativement réduit, quelques dizaines de gènes) ou par hybridation/sélection avec un jeu d’oligonucléotides ad hoc pour les panels plus étendus ou pour l’exome entier (encore peu pratiqué aujourd’hui, mais qui s’imposera sans doute bientôt). Il est important à ce stade que l’amplification ou la sélection soient le plus uniformes possible, afin que la représentation des différents gènes dans la séquence obtenue soit équilibrée. On passe alors au séquençage, qui est effectué avec une redondance très élevée, jusqu’à 1000x (chaque base étant lue mille fois en moyenne) afin d’éliminer le plus possible les erreurs de lecture. Les séquences vérifiées sont alors alignées (par homologie) sur la séquence humaine de référence, elles couvrent naturellement les zones correspondant aux différents gènes du panel.

Les différences qui apparaissent entre la séquence de la tumeur et la référence vont alors faire l’objet d’un examen détaillé : s’agit-il de simples polymorphismes présents à une fréquence notable dans la population (donc a priori non pathogènes), de mutations connues pour activer un oncogène ou inactiver un suppresseur de tumeurs, ou de changements dont l’effet biologique est douteux et doit être examiné de plus près ? Il y a là tout un processus impliquant le recours à des bases de données et la mise en œuvre de règles de décision soigneusement établies, notamment pour définir quels variants seront retenus dans l’analyse. Par exemple, une mutation non-sens dans un exon d’un oncogène ne sera pas considérée comme cliniquement significative : il y a fort peu de chances qu’elle active ce dernier ! Si en revanche elle est trouvée dans un suppresseur de tumeur, elle sera retenue, puisque l’inactivation de ce suppresseur peut déclencher ou favoriser la tumorogenèse. En fait, l’idéal serait d’avoir accès à une base de données complète et à jour qui répertorie, pour chacun des gènes impliqués dans le cancer (un millier ?), toutes les mutations déjà repérées, leur effet sur l’apparition et l’évolution de la tumeur, et l’éventuelle existence de thérapies ciblées. Une telle base de données n’existe malheureusement pas, mais certaines s’en approchent, comme COSMIC^3, (catalogue of somatic mutations In cancer), établi au Sanger Institute (Royaume-Uni), ou My Cancer Genome^4, (Vanderbilt-Ingram Cancer Center, États-Unis). La dernière présente l’avantage de donner une sorte de digest des articles parus à propos d’une mutation donnée. Citons encore Personalized Cancer Therapy^5,, émanant du MD Anderson Cancer Center (États-Unis) et CBioportal⁶ du Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (États-Unis). Ces différentes bases fournissent souvent des suggestions de traitement ainsi qu’un répertoire des essais cliniques en cours.

L’ensemble du processus d’interprétation suit un arbre de décision aux multiples embranchements (que les intéressés appellent généralement « algorithme »), formalisant les choix à effectuer tout au long de l’analyse de séquence pour aboutir à un rapport présentant de manière synthétique les résultats interprétés du séquençage et les suggestions qui en découlent. Cet algorithme représente l’état des connaissances à un moment donné, mais reflète aussi les choix scientifiques et cliniques de ceux qui l’établissent ; dans le cas d’un essai clinique, il ne doit évidemment pas changer en cours de route. Bien entendu, il est souhaitable que tout ce processus soit automatisé pour aboutir au rapport d’analyse qui sera discuté, avec le résumé des résultats de CGH et les données cliniques du malade, par l’instance collégiale qui décidera du traitement à appliquer [3]. Ceci est apparemment réalisable, même si les revendications d’entreprises comme GenomOncology^7,, qui se vante de fournir un rapport clinique à partir de votre séquence en moins de 20 minutes ( Figure 1 ), semblent exagérées⁸.

Figure 1. Page d’accueil du site de GenomOncology et (à gauche) sa proposition d’une analyse de séquence en 19 minutes (le GenomOncology challenge). Plus sérieusement, la firme assure la mise en place au sein de laboratoires hospitaliers de plates-formes d’analyse de séquence adaptés à chaque environnement particulier et produisant un rapport clinique à partir des données de séquence (extrait du site de l’entreprise).

Figure 1. Page d’accueil du site de GenomOncology et (à gauche) sa proposition d’une analyse de séquence en 19 minutes (le GenomOncology challenge). Plus sérieusement, la firme assure la mise en place au sein de laboratoires hospitaliers de plates-formes d’analyse de séquence adaptés à chaque environnement particulier et produisant un rapport clinique à partir des données de séquence (extrait du site de l’entreprise).

Les différents essais menés à ce jour ont montré que les aspects techniques (prélèvements, séquençage, délais et - dans une certaine mesure - coûts) de cette nouvelle oncologie pouvaient être maîtrisés dans le cadre clinique. Le point critique reste cet algorithme, qui doit interpréter et synthétiser les informations de séquence pour en tirer les indications de traitement. La question peut être abordée de différentes manières. Un centre important peut mettre au point son propre algorithme, en tenant compte des types de cancers auxquels il s’intéresse, du ou des panels de gènes qu’il a choisi d’utiliser, et, éventuellement, des traitements ciblés auxquels il peut avoir accès (problèmes d’autorisation, de coût, de prise en charge). Ceci est vrai également dans le cas d’un essai clinique multicentrique où il faut évidemment s’assurer de l’homogénéité du traitement des données. Cela présente l’avantage d’impliquer directement les équipes scientifiques et cliniques concernées, et d’ajuster précisément l’algorithme au cadre médical et clinique, mais suppose des capacités solides en informatique et bio-informatique qui ne sont pas à la portée de structures de plus petite taille. Celles-ci peuvent alors avoir recours à un prestataire de services⁹.

De nombreuses entreprises s’intéressent en effet à ce marché. La mise au point d’un système informatique demande beaucoup moins de temps et de moyens que celle d’un diagnostic moléculaire ou, a fortiori, d’un médicament, et les barrières règlementaires sont pour le moment peu importantes. La tactique la plus prometteuse consiste à partir d’une base de données de bonne qualité, à négocier avec ses responsables un accord commercial et à proposer un système « clés en main » qui traite les données du client en utilisant les ressources de la base dans un système informatique mis au point par l’entreprise. C’est le cas de GenomOncology, qui a passé début 2014 un accord avec My Cancer Genome (et le Vanderbilt-Ingram Cancer Center) pour se réserver l’utilisation commerciale de la base (qui reste ouverte aux utilisateurs cliniques et scientifiques). L’analyse garantie en 19 minutes que propose ce site (Figure 1) doit être assez basique, mais le principe semble bon. En réalité, l’entreprise propose au laboratoire hospitalier la mise au point d’un système d’interprétation spécifique adapté à ses besoins et fournissant un rapport clinique dans la forme souhaitée, et elle a déjà passé des contrats avec plusieurs hôpitaux. D’autres firmes sont sur les rangs, on peut citer notamment CollabRx, N-of-One et Caris. De fait, une étude récemment parue sur l’industrie du NGS (next generation sequencing) clinique répertorie 55 entreprises impliquées dans l’interprétation clinique des séquences, dont 21 qui interviennent uniquement dans ce secteur ! [4]. L’estimation est sûrement très large, mais elle montre l’intérêt du secteur privé pour ce marché qui ne demande que des investissements relativement modestes et répond à un besoin grandissant - même si aucune de ces firmes n’est actuellement rentable [5]. Parmi les entreprises fournissant un « service complet », il faut citer Foundation Medicine, qui se charge de l’ensemble du test, depuis la réalisation de la séquence jusqu’à la fourniture d’un rapport clinique suggérant des choix thérapeutiques [6]. Du point de vue des cliniciens, ces services commerciaux d’interprétation ont l’inconvénient de se présenter comme une « boîte noire », les détails des algorithmes mis en place n’étant pas révélés, et peuvent du coup susciter une certaine méfiance. Foundation Medicine participe néanmoins à plusieurs essais cliniques impliquant d’importants centres de recherche.

Bien entendu, les acteurs commerciaux majeurs dans le secteur du séquençage, comme Illumina et son principal concurrent Thermo Fisher Scientific (qui a récemment acquis Life Sciences et de ce fait les machines de la famille Ion Torrent) cherchent eux aussi à offrir une solution complète et, pour ce faire, rachètent des entreprises spécialisées en bio-informatique pour intégrer leur pipeline à leurs offres, tout en participant par ailleurs à des consortiums public/privé qui se constituent pour systématiser ce genre d’analyse. Le plus important est sans doute le Actionable genome consortium (AGC), impliquant l’entreprise Illumina (qui domine actuellement le marché des instruments) et quatre centres d’oncologie¹⁰ [7]. L’AGC compte élaborer et publier des répertoires de mutations ciblables (actionable events), des standards pour l’annotation et l’interprétation des variants, et des recommandations pour le format et le contenu des rapports cliniques destinés aux tumour boards. Il ne s’agit donc pas de fournir des systèmes clefs en main, mais de faciliter la mise au point de tels systèmes dans chaque centre concerné tout en définissant des critères de qualité. Un autre consortium assez similaire implique Thermo Fisher Scientific en association avec GlaxoSmithKline et Pfizer [8]. Notons aussi, en Europe, le lancement du consortium Lungcadia [9] qui associe les entreprises Qiagen (diagnostic moléculaire) à travers sa division bio-informatique Biobase, Cartagenia (bio-informatique) et l’Institut de pathologie de Hanovre pour systématiser l’analyse des variants trouvés dans le cancer du poumon (avec extension prévue à d’autres cancers).

On voir donc que cette question - centrale - de l’interprétation suscite, à juste titre, un très grand intérêt, et motive de multiples initiatives où se mêlent centres de recherche, laboratoires hospitaliers, fabricants de machines et firmes de bio-informatique, selon des schémas très variés. Il va être intéressant de suivre l’évolution de ce secteur, sans oublier qu’à un moment ou un autre il fera l’objet d’une régulation, puisqu’il a vocation à diriger le choix du traitement : la FDA, tout comme les autorités européennes correspondantes, ne peuvent donc s’en désintéresser durablement. Cela manifeste en tous cas à quel point les problèmes de l’oncologie de précision se sont déplacés de l’obtention de la séquence vers les modalités de son interprétation et de son utilisation.

L’auteur déclare n’avoir aucun lien d’intérêt concernant les données publiées dans cet article.