Identification fine des cellules plasmocytaires normales et tumorales dans la moelle osseuse de patients atteints de myélome multiple en cytométrie en flux

par Elina Alaterre

Thèse de doctorat en Biologie Santé

Sous la direction de Jérôme Moreaux.

Soutenue le 03-05-2017

à Montpellier , dans le cadre de Sciences Chimiques et Biologiques pour la Santé , en partenariat avec Institut de génétique humaine (Montpellier) (laboratoire) .

Le président du jury était Lydia Campos.

Le jury était composé de Jérôme Moreaux, Lydia Campos, Catherine Pellat-Deceunynck, Sébastien Raimbault.

Les rapporteurs étaient Lydia Campos, Catherine Pellat-Deceunynck.


  • Résumé

    Le myélome multiple (MM) est une hémopathie maligne caractérisée par la prolifération d’un clone plasmocytaire tumoral dans la moelle osseuse et d’une accumulation d’une immunoglobuline monoclonale dans le sérum et/ou les urines. La diversité des anomalies cytogénétiques, rendant la maladie plus ou moins agressive, et la variabilité de la réponse au traitement font du MM une maladie hétérogène. Le MM reste incurable dans la majorité des cas avec une médiane de survie de 5 à 7 ans. La rechute après traitement est due à la persistance de cellules tumorales au sein de la moelle osseuse, appelée maladie résiduelle ou en anglais « Minimal Residual Disease » (MRD). La cytométrie en flux multiparamétrique (CFM) est une technique sensible, simple et rapide qui permet d’identifier et de caractériser des cellules d’intérêt dans un échantillon biologique. C’est dans le but de simplifier le suivi de la MRD du MM que nous avons développé une solution complète basée sur la CFM. Cette solution comprend (i) la conception d’un panel à 5 couleurs, composés des anticorps (Ac) anti-CD38, anti-kappa et anti-lambda pour identifier les plasmocytes totaux et de deux pools d’Ac couplés au même fluorochrome (anti-CD19/anti-CD27, pool négatif et anti-CD56/anti-CD117/anti-CD200, pool positif) pour détecter les plasmocytes tumoraux ; (ii) le développement d’un préparateur afin d’automatiser l’ensemble des étapes de préparation de l’échantillon ; et (iii) l’automatisation de l’analyse des résultats de CFM grâce à un logiciel que nous avons créé. Cette solution simple et entièrement automatisée permet d’augmenter la reproductibilité et la productivité, de diminuer le coût du test, sans altérer la sensibilité ou la spécificité. En parallèle de ces travaux, nous avons construit un score de risque simple basé sur l’expression de gènes codant pour des protéines de surface (CD24, CD27, CD36 et CD302) permettant de prédire la survie des patients atteints de MM au diagnostic ainsi qu’à la rechute.

  • Titre traduit

    Normal and tumoral plasma cells accurate identification in bone marrow of multiple myeloma patients using flow cytometry


  • Résumé

    Multiple myeloma (MM) is a hematological malignancy characterized by clonal plasma cell proliferation in bone marrow and abnormal monoclonal immunoglobulin accumulation in the serum and/or urine. The heterogeneity of the disease is partly due to the cytogenetic abnormalities diversity making the disease more or less aggressive. MM is incurable in the majority of cases with a median survival between 5 and 7 years. The persistence of abnormal plasma cells in bone marrow after treatment is called minimal residual disease (MRD) and leads to the patient relapse. Multiparametric flow cytometry (MFC) is a sensitive, simple and fast technique to identify and characterize cells of interest in biological samples. In order to simplify MRD follow-up we have developed a complete solution based on MFC. This solution includes (i) the 5-color panel design, composed of anti-CD38, anti-kappa and anti-lambda antibodies (Ab) to identify total plasma cell population and two pools of Ab paired to the same fluorophore (anti-CD19/anti-CD27, negative pool and anti-CD56/anti-CD117/anti-CD200, positive pool) to detect abnormal plasma cells; (ii) the development of a device used to automatically prepare biological samples before MFC; and (iii) the analysis automation of MFC results using a homemade software. This fully automated solution increases reproducibility and productivity, decreases processing and analyzing time as well as test cost, without affecting sensibility and specificity. In parallel, we have built a simple risk score based on gene expression encoding surface proteins (CD24, CD27, CD36 and CD302) providing MM patient outcome at diagnostic and MRD follow-up.


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