One-Dimensional Electrophoresis Gel Anlalysis Tool, ODEGAT. Elaboration d’un outil bio-informatique d’aide à la mise en évidence de marqueurs à visée diagnostique et pronostique : application à la polyarthrite rhumatoïde

par Romain Daveau

Thèse de doctorat en Bio-informatique

Sous la direction de Olivier Vittecoq.

Soutenue en 2008

à Rouen .


  • Résumé

    La polyarthrite rhumatoïde (PR) demeure aujourd’hui un vrai problème de santé publique. Rhumatisme inflammatoire chronique le plus fréquent de l’adulte, la PR est une affection autoimmune poly-factorielle aux manifestations cliniques initiales et au devenir variables. Responsable de destructions ostéo-cartilagineuses aux conséquences fonctionnelles graves, la PR se traduit généralement par une atteinte bilatérale et symétrique des petites et moyennes articulations, source de handicap pour les malades dont la prise en charge est fortement compliquée par l’absence de critères diagnostiques et pronostiques clairs. Pourtant des solutions thérapeutiques existent : anti-TNF-, IL-1 Ra, anti-CD20…D’autant plus efficaces qu’elles sont administrées tôt mais très coûteuses, ces « biothérapies » ciblées ne sont pour l’instant prescrites qu’en 2e intention, après l’échec de traitements de fond classiques sur l’activité de la maladie et l’atteinte structurale. Parce qu’elles continuent d’« échapper » aux différents indicateurs clinico-biologiques à ce jour disponibles, ces 10 – 15% de PR, dites sévères et requérant de telles molécules, doivent donc en priorité être identifiées avant que n’apparaissent d’irréversibles lésions. Adossés à une cohorte de rhumatismes inflammatoires débutants (VErA) et à l’utilisation de langages informatiques (Perl, R) appropriés, ces travaux s’intéressent aux questions essentielles du diagnostic et du pronostic précoce. En terme de diagnostic, la contribution des facteurs génétiques (HLA-DR1, TNFRII*196R et PTPN22*1858) se révéla limitée comparativement aux auto-anticorps (Ac) qui restent les marqueurs les plus pertinents. S’agissant du pronostic, une étude « pilote » menée sur des biopsies synoviales démontrait l’intérêt du CD20 tissulaire dans un modèle de régression linéaire associant facteurs rhumatoïdes, anticorps anti-protéines citrullinées (ACPA) et RANKL (marqueur du remodelage osseux), prédictif de l’atteinte articulaire à 3 ans dans un panel de 14 patients. En raison de l’insuffisance de marqueurs diagnostiques et pronostiques, la recherche de nouvelles cibles immunologiques dans le cadre du programme ACPRA nous amena à la conception d’un outil bioinformatique d’analyse de gels électrophorétiques-1D baptisé ODEGAT. Appliqué aux immuno-empreintes de 110 sérums de patients de la cohorte VErA, ODEGAT contribua à l’identification de 4 auto-Ac originaux : anti-PGK1, -STIP1, -FUSE-BP 1 et 2, présents pour au moins l’un d’entre eux dans 40% des PR initialement négatives pour les ACPA. Enfin, des sérums de 10 témoins non arthritiques et 21 malades divisés en 11 PR sévères et 10 bénignes, ODEGAT mettait en évidence 5 bandes polypeptidiques dont les niveaux relatifs d’expression permettaient d’appréhender l’impact radiologique à court terme avec une valeur prédictive négative (resp. Positive) de 90% (resp. 82%). Perspective de cette thèse et objectif ultime du projet APOTRA, ce dernier résultat « prometteur » est à l’origine de la réalisation prochaine d’une « biopuce » à protéines qui devrait être testée sur un échantillon plus important de PR : la cohorte nationale ESPOIR.


  • Résumé

    Rheumatoid arthritis (RA) still represents a serious challenge in terms of public health. Remaining the most frequent chronic inflammatory rheumatism, RA is an auto-immune disease with multiple origins. Moreover, its clinical presentation as well as its evolution are heterogeneous. RA generally consists in a bilateral and symmetrical inflammation of small and intermediate joints, responsible for severe bone destruction and leading to heavy functional consequences and disability for patients. Patient management is also highly complicated by the absence of clear criteria for diagnosis and prognosis of the disease. Yet, therapeutic solutions exist : anti-TNF-, IL-1 Ra, anti-CD20. . . These costly specific drugs are more efficient when administered early, but are often used as a second line of treatment after classical therapies have failed. 10 – 15% of RA are considered as severe and require such treatments. They thus need to be identified early to insure optimal management and prevent the occurence of irreversible lesions. However, none of the existing clinical or biological indicators commonly used allow to distinguish such severe forms of RA. This work focuses on the main questions of early diagnosis and prognosis of RA based on a cohort of patients with early inflammatory rheumatisms (VErA) and using appropriate computer languages (Perl, R). In terms of diagnosis, contribution of genetic factors (HLA-DR1, TNFRII*196R et PTPN22*1858T) turned out to be limited relatively to auto-antibodies which remain the most pertinent markers. As for prognosis, a pilot study performed on synovial biopsies demonstrated the role of tissue CD20 levels as predictive of articular lesions at 3 years in a panel of 14 patients from a linear regression model associating rheumatoid factors, anti-citrullinated protein antibodies (ACPA) and RANKL (bone remodelling marker). Confronted to the insufficiency in diagnostic and prognostic markers, search for new immunological targets as part of the ACPRA program led us to develop a new bioinformatics tool dedicated to 1-D electrophoretic gels named ODEGAT. 110 immunoblots of patient sera from the VErA cohort were tested and ODEGAT contributed to the identification of 4 original autoantibodies : anti-PGK1, -STIP1, -FUSE-BP 1 et 2. At least one of these markers was present in 40% of RA initially tested negative for ACPA. Finally, in a comparison of 10 healthy controls and 21 patients divided in 11 severe RA and 10 benign, ODEGAT revealed 5 polypeptidic bands with relative expression levels correlated to short term radiologic impact with a negative (resp. Positive) predictive value of 90% (resp. 82%). As a perspective of this PhD work and as main objective of the APOPTRA project, this last promising result will soon permit the development of a protein array which will be tested on a large number of RA, from the national ESPOIR cohort.

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Informations

  • Détails : 162 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. 149 réf.. Contient des articles en anglais

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  • Bibliothèque : Université de Rouen. Service commun de la documentation. Section sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 08/ROUE/S033
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  • Non disponible pour le PEB
  • Cote : 08/ROUE/S033
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