Pour les tumeurs neuro-endocrines

T. Walter*^a

^a Hôpital Edouard Heriot, Lyon, FRANCE

* thomas.walter@chu-lyon.fr

Les Omics regroupent principalement la génomique (ADN), la transcriptomique (ARN), la protéomique (protéine), et l’épigénomique (méthylation de l’ADN). Les Omics génèrent énormément de data qui pose des problèmes d’interprétation. Les objectives des Omics sont multiples : 1) établir une classification moléculaire (similitudes/différences entre les TNE pulmonaires et pancréatiques ?), 2) rechercher des facteurs pronostiques que ce soit sur tissus ou plasmatique (biopsie liquide) comme le NETtest, 3) monitorer le volume tumorale et détecter les rechutes précocement, 4) optimiser des traitements disponibles en identifiant des facteurs prédictif de réponse, 5) trouver des nouvelles cibles afin de développer de nouveaux traitements, 6) étudier les résistances acquises aux traitements, 7) et enfin dépister les cancers ou la susceptibilité de développer un cancer. Il existe pour l’instant encore peu de données disponibles concernant les tumeurs neuroendocrines (TNE). Nous les passerons en revue en les classant dans ces différentes catégories et en réfléchissant sur les meilleurs outils : quel Omic utiliser sur ces différentes questions. L’équipe de Modlin rapporte ainsi dans de nombreuses publications l’intérêt du NETest (transcriptome), utile dans différentes situations cliniques : facteur pronostique, facteur prédictif de réponse aux analogues de la somatostatine ou à la radiothérapie interne vectorisée. Sur le plan thérapeutique, l’avenir sera à l’intégration des différents Omics et des différents modèles précliniques (NGS, ADN tumoral circulant, xénogreffe, organoide) afin de proposer aux patients un traitement personnalisé (POG pour « Personalized OncoGenomic »). Les TNE, avec leur relative longue histoire naturelle, sont des bons candidats pour ce type de stratégie.

L’auteur n’a pas transmis de déclaration de conflit d’intérêt.