Étude des marqueurs métaboliques du cancer du sein adjuvant : comparaison de différentes méthodes de clustering

Introduction La metabolomique consiste a identifier et quantifier les metabolites des cellules, tissus et fluides biologiques. En cancerologie, elle permet de determiner les principales perturbations et interactions des voies du metabolisme de la cellule tumorale, et ainsi de mieux comprendre la biologie de l’oncogenese. Tout comme la genomique, la metabolomique genere des donnees de grandes dimensions. Depuis des annees les methodes de clustering, telle que la methode PCA-Kmeans, sont utilisees pour l’analyse de ce type de donnees. Dans les annees 2000, une classification intrinseque du cancer du sein, maladie biologiquement tres heterogene, a ete etablie grâce a l’identification de divers profils du genome tumoral [1] . L’objectif de ce travail est d’identifier une nouvelle classification des diverses entites biologiques du cancer du sein, basee sur la signature du metabolome tumoral, a l’aide de methodes de clustering. Methodes Nous presentons deux methodes de clustering, la methode classique PCA-Kmeans et la methode K-sparse [2] , une nouvelle methode avec selection de metabolites, auxquelles nous avons appliquees un jeu de donnees contenant les caracteristiques cliniques et les profils metaboliques de 52 patientes presentant un cancer du sein, operees entre 2013 et 2016 au centre Antoine-Lacassagne. Les 52 echantillons tumoraux ont ete analyses par spectrometrie de masse a haute resolution permettant d’identifier 1500 metabolites. Resultats Pour un parametre de partitionnement k  = 3, la methode K-sparse met en evidence un meilleur gradient d’agressivite clinico-biologique des clusters tumoraux qui se traduit par des caracteristiques differentes d’un cluster a l’autre, notamment concernant les parametres suivants : taille tumorale, frequence d’envahissement ganglionnaire axillaire, grade histo-pronostique SBR, index mitotique, surexpression de l’oncoproteine HER2, expression des recepteurs hormonaux. La selection des metabolites par la methode K-sparse, pour la construction de profils du metabolome tumoral, a permis d’identifier 177 metabolites. Pour chacun d’eux, a ete calcule un indice d’importance. Parmi les indices les plus eleves nous pouvons citer des metabolites impliques, dans le metabolisme energetique tumoral (L-glutamine, glutamate, acide citrique, acide malique), dans les voies d’oxydation des acides gras (3-dehydroxycarnitine), dans la biosynthese de la membrane cellulaire (glycerophosphocholine) dont l’expression est correlee aux phenotypes connus du cancer du sein [3] ainsi que plusieurs acides amines essentiels (L-methionine, L-phenylalanine). Conclusion Les premiers resultats montrent que la methode K-sparse a non seulement permis d’etablir un lien entre une classification basee sur trois profils differents du metabolome tumoral et les caracteristiques clinico-biologiques standards du cancer du sein mais aussi de monter les performances de cette methode. Par la suite, l’objectif est d’etudier le lien possible entre les signatures du metabolome tumoral et la reponse histologique obtenue apres un traitement neoadjuvant.