La biopsie liquide, un mode non invasif de détection des tumeurs difficiles à atteindre, de dépistage de plusieurs cancers à la fois, ou encore de détection précoce de maladies neurodégénératives, marque encore une étape avec ces travaux de biologistes de l’Université de Californie Los Angeles (UCLA) publiés dans les Actes de l’Académie des Sciences américaine (PNAS). L’équipe identifie en effet, des modèles de méthylation spécifiques uniques à chaque tissu, ce qui va permettre d’identifier précisément le tissu ou l'organe touché par les altérations de l'ADNc (ADN circulant). Une avancée critique pour le diagnostic et la surveillance de précision.
L’auteur principal, le Dr Xianghong Jasmine Zhou, professeur de pathologie et de médecine à la David Geffen School of Medicine de l'UCLA rappelle le principe de la biopsie liquide qui va rechercher et quantifier dans un fluide corporel l’ADN circulant dérivé de tissus et signant la présence d’une maladie. Jusque-là déterminer de manière très précise l'origine tissulaire des fragments d’ADNc détectés n’était pas possible.
Un atlas de méthylations à haute résolution de ces ADNc
L’étude produit un véritable « atlas de méthylations à haute résolution » de ces ADNc spécifiques. Les chercheurs ont travaillé à partir de 521 échantillons de tissus non
cancéreux représentant 29 principaux types de tissus humains et identifié avec succès des modèles de méthylation spécifiques uniques à chaque tissu puis a validé ces résultats à l'aide d'ensembles de données supplémentaires.
- Cette base peut être utilisée comme aide au diagnostic mais aussi à la surveillance de la réponse ou des effets secondaires du traitement ;
- Ensuite, en estimant la fraction de DNAc dérivée des tissus, il devient possible de prédire les résultats cliniques des patients.
Le système d’identification nommé « cfSort » surpasse les méthodes existantes en termes de précision et de limite de détection :
- cfSort permet une estimation plus précise de la fraction tissulaire à partir d'un niveau inférieur d’ADNc dérivé des tissus ;
- cfSort démontre une stabilité presque parfaite vis-à-vis des fluctuations locales invisibles des compositions tissulaires et confirme ainsi une très large applicabilité à des tumeurs et des patients « très différents ».
Source: Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) 3 July, 2023 DOI: 10.1073/pnas.2305236120 Comprehensive tissue deconvolution of cell-free DNA by deep learning for disease diagnosis and monitoring
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