Détection moléculaire des métastases des ganglions lymphatique dans le cancer du col de l'utérus

Abstract

Le Cancer du Col Utérin (CCU) chez la femme est provoqué par le virus oncogénique VPH. La métastase lymphatique ganglionnaire est un facteur pronostique majeur pour l’évolution de ce cancer et sa présence influence la décision thérapeutique. En général, l’envahissement ganglionnaire est diagnostiqué par histologie, mais cette méthode est laborieuse et parfois prise en défaut pour détecter les micrométastases et les cellules cancéreuses isolées et pour donner des résultats rapides en per opératoire. L’outil moléculaire que nous désirons développer pour combler cette lacune est basé sur une analyse d’ARN des gènes du VPH exprimés par les cellules du CCU. Ceci sera fait par transcription réverse de l’ARN cellulaire couplé à une réaction quantitative en chaine par polymérase en temps réel (RT-qPCR). Cette technique devrait nous permettre une détection et une évaluation rapide des micrométastases pour aider à déterminer immédiatement un pronostic fiable et la thérapie associée. C’est un test précis, sensible et rapide pour détecter un envahissement ganglionnaire dans le CCU visant à améliorer la gestion thérapeutique. Le projet est basé sur trois objectifs. En premier lieu, valider les marqueurs moléculaires E6 et E7 de VPH16 et 18 à partir des échantillons frais et des échantillons fixés dans des blocs de paraffine. En deuxième lieu, déterminer la fiabilité et la sensibilité des marqueurs pour la détection des macrométastases, des micrométastases et les cellules tumorales isolées en utilisant la technique de RT-qPCR. En troisième lieu et parallèlement au travail présenté dans ce mémoire, il est nécessaire de constituer une base de données des patientes qui ont le virus VPH16 et 18 intégré dans leur génome, qui ont été traitées et dont nous connaissons déjà le diagnostic final afin de valider la méthode (biobanque). Nous avons réussi à extraire de l’ARNm de haute qualité à partir d’échantillons complexes, à détecter les gènes E6 et E7 de VPH16 et 18 en RT-qPCR, et à déterminer précisément la limite de détection de E6 et E7 dans les échantillons frais qui est une proportion de 0,008% de cellules cancéreuses. Dans les échantillons fixés dans la paraffine, cette limite est de 0,02% et 0,05% pour E6-E7-VPH16 et E6-E7-VPH18 respectivement. Ceci comparativement à une limite de détection histologique de 1% qui est déterminée par immunohistochimie de CK19. Enfin, notre protocole est validé pour VPH18 dans les ganglions lymphatiques du CCU.

The presence of lymph nodes metastasis in uterine cervical carcinoma influences therapeutic management and patient survival. The gold standard for metastasis detection is histology. However, histology lacks sensitivity to detect micrometastasis or isolated cancer cells and is not an efficient method for immediate diagnosis during surgery. The molecular tool that we want to develop to fill this gap is based on an analysis of expressed RNA transcripts derived from the HPV genome in cells of uterine cervical carcinoma (UCC). This will be done by reverse transcription of cellular RNA coupled to a quantitative polymerase chain reaction in real-time (RT-qPCR). This technique could allow detection and rapid assessment of micrometastasis to help determine prognosis and an immediate reliable combination therapy. The proposed technique would be a specific test, sensitive and rapid to detect lymph node involvement in the UCC to improve therapy management. Our objective is to constitute a patient bank containing genetic and clinical information. This genetic information will be used to test and improve new molecular markers for UCC metastasis. These markers will be validated using comparisons to traditional histological results and evaluated for their capacity to detect lymph nodes micrometastasis. Ultimately, we wish to develop a reliable molecular diagnosis method useful during surgery and improve our knowledge about the clinical evolution of metastatic UCC. Currently, we are able to extract high quality mRNA from formalin-fixed cells mounted in paraffin blocks and to detect E6 and E7 from HPV16 and HPV18 using RT-qPCR. We have specifically determined the detection limit of E6 and E7, which is 0.008% in the fresh samples and 0.02% and 0.05% for HPV16-E6-E7 and HPV18- E6-E7 respectively in the samples fixed in paraffin blocks. Comparatively, the histological detection limit was determined to be around 1% using immunohistochemistry for CK19 expression. Finally, our protocol has been validated for HPV18 in UCC patient lymph nodes