SCD-Universite de Rennes 1 Influence du sous-type histologique dans la signature immune pronostique du lymphome de Hodgkin classique Histological subtypes drive distinct prognostic immune signatures in classical Hodgkin lymphoma Lymphome de Hodgkin Scléronodulaire cellularité mixte rechute prédiction Hodgkin lymphoma Nodular sclerosis mixed cellularity relapse prediction Hodgkin, Maladie de Récidive (médecine) Pronostic (médecine) Malgré le succès de la chimiothérapie standard en première ligne, 20 % des patients atteints de lymphome de Hodgkin classique (cHL) rechutent ou présentent une maladie réfractaire (r/r) et une partie d'entre eux décède en raison de la progression de la maladie. Nous manquons de facteurs prédictifs pour l'identification des patients r/r susceptibles de bénéficier de nouvelles stratégies thérapeutiques. Notre étude visait à évaluer l'expression de 586 gènes associés aux cellules immunitaires dans une cohorte de 42 patients atteints de LHc, dont 30 LHc r/r après une chimiothérapie de première ligne. A l'aide de la technologie NanoString, l’étude du profil d’expression génique (GEP) a permis d’identifier au diagnostic une signature immune de 19 gènes, prédictive de la rechute dans le LHc. Ainsi, au moment du diagnostic chez les patients r/r cHL, il existe une surexpression des gènes relatifs à la survie tumorale tandis que les gènes spécifiques de la lignée B sont sous-exprimés. Cependant, nous avons montré que cette signature dépendait du sous-type histologique. Pour aller plus loin, nous avons étudié le GEP entre des biopsies appariées diagnostic/rechute dans le sous-type histologique scléro-nodulaire et nous avons montré 118 gènes différentiellement exprimés, témoignant d’un changement de contexte immunitaire à la rechute avec une sur expression de LGALS et TGFB1 et une sous-expression de CD274, ICOS, HGF, IL15, IL1R2, CD163. Aucun gène différentiellement exprimé n’a cependant été identifié dans le sous-type histologique cellularité mixte. Ces résultats indiquent que la valeur prédictive de la signature immunitaire dans le LHc est fortement influencée par le sous-type histologique, ce qui doit être pris en compte lors de l'évaluation de nouvelles stratégies d'immunothérapie ciblées. Despite the success of standard front-line chemotherapy, 20% of classical Hodgkin lymphoma (cHL) patients still relapse or have refractory disease (r/r), and a subset of them die due to dis-ease progression. There is a critical lack of predictive factors for early identification of those r/r patients who may benefit from new therapeutic strategies. This study aimed to evaluate the dy-namic expression of 586 immune-related genes in a cohort of 42 cHL patients including 30 r/r cHL after first-line chemotherapy. Gene expression profiling (GEP) using NanoString technology identified a 19-genes immune signature at diagnosis predictive of cHL relapse, but dependent on histological subtypes. Genes related to tumor survival were found upregulated while genes related to B-lineage were downregulated at diagnosis in r/r nodular sclerosis cHL. In contrast to the mixed-cellularity subtype, comparative GEP analyses between paired diagnosis/relapse biopsies of nodular sclerosis cHL showed 118 genes with significant differential expression, supporting an immune contexture switch at relapse with upregulation of LGALS and TGFB1 and downregulation of CD274, ICOS, HGF, IL15, IL1R2, CD163. These results indicate that the predictive value of immune signature in cHL is strongly influenced by histological subtype and should be considered when assessing new immunotherapy target strategies. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 1277 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/1f86c12c-c3ba-4757-a16c-c8aa0514da53 Lamaison Claire 1987-12-19 FR 268791201 claire.lama@orange.fr 2022REN1M153 http://www.theses.fr/2022REN1M153 2022-10-05 Medecine Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat (thèse d'exercice) non ouiLaurentCamilleintervenant_1110858581 ddc:610 LaurentCamilleUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophie ASCII PDF 1308032