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Mise à jour le   26/08/2021
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Une nouvelle classification moléculaire pour permettre des stratégies de médecine de précision dans le syndrome de Gougerot-Sjögren 1

 

1-Soret P, Le Dantec C, Desvaux E, Foulquier N, Chassagnol B, Hubert S, Jamin C, Barturen G, Desachy G, Devauchelle-Pensec V, Boudjeniba C, Cornec D, Saraux A, Jousse-Joulin S, Barbarroja N, Rodríguez-Pintó I, De Langhe E, Beretta L, Chizzolini C, Kovács L, Witte T, PRECISESADS Clinical Consortium, PRECISESADS Flow Cytometry Consortium, Bettacchioli E, Buttgereit A, Makowska Z, Lesche R, Borghi MO, Martin J, Courtade-Gaiani S, Xuereb L, Guedj M, Moingeon P, Alarcón-Riquelme ME, Laigle L, Pers JO. A new molecular classification to drive precision treatment strategies in primary Sjögren's syndrome. Nature Comm. 2021, https://doi.org/10.1038/s41467-021-23472-7.

 

Le syndrome de Gougerot-Sjögren (SGS) est une maladie autoimmune rare qui se manifeste par une destruction des glandes exocrines notamment celles à l’origine de la salive et des larmes (syndrome sec). Le SGS ne dispose pas de thérapie efficace en raison de l’hétérogénéité des manifestations cliniques et de la physiopathologie de la maladie. La découverte de signatures moléculaires communes parmi les sous-entités de patients pourrait améliorer notre compréhension de l'étiologie de la maladie et faciliter le développement et la validation de thérapies ciblées.


À partir de données multi-omiques à haut débit (génomiques, épigénomiques, transcriptomiques, combinées à des données de cytométrie en flux, des dosages multiplexés de cytokines, ainsi que des données sérologiques et cliniques récoltées par le projet européen IMI PRECISESADS), les chercheurs du LBAI (UMR1227), dirigé par le Pr Jacques-Olivier Pers, rapportent dans un article publié dans la revue "Nature Communications", le profilage moléculaire de 304 patients atteints du SGS comparés à 330 volontaires sains. Quatre groupes (clusters) de patients présentant des profils moléculaires distincts de dérégulation immunitaire ont été identifiés.


Ensuite, à l’aide d’algorithmes d'apprentissage dérivés d’approches par "machine learning", les chercheurs ont pu discriminer les 4 clusters en fonction d’un nombre réduit de biomarqueurs distincts pouvant être facilement utilisés dans un modèle composite pour stratifier les patients dans les essais cliniques. Ceci permettra de réanalyser sur la base de cette nouvelle classification moléculaire du SGS les essais cliniques antérieurs qui, à ce jour, se sont tous révélés négatifs.


En conclusion, l'étude fournit une compréhension claire de l'hétérogénéité du SGS établissant des signatures cliniquement et immunopathologiquement pertinentes pour guider les stratégies de médecine de précision.

 

 

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