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Publication de travaux financés par l'IBSAM

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TITRE: Transcriptomics in cancer revealed by Positron Emission Tomography radiomics

AUTEURS : Florent Tixier1, Catherine Cheze-le-Rest1, Ulrike Schick1, Brigitte Simon2, Xavier Dufour1, Stéphane Key1, Olivier Pradier1, Marc Aubry3, Mathieu Hatt1, Laurent Corcos2 & Dimitris Visvikis1 

CITATION:
DOI: DOI:10.1038/s41598-020-62417-z

Laboratoires de l’IBSAM : 1- labo 1: UMR INSERM 1101 – LATIM; 2- labo 2: UMR INSERM 1078 - GGFB
Laboratoire extérieur : 3 - labo 3: UMR CNRS 6290 UR1

Résumé

La tomographie par émission de positions (TEP) est utilisée en routine clinique pour le diagnostic, le suivi ou la planification de traitement des patients atteints de cancers. Dans cette étude nous avons cherché à montrer si des caractéristiques issues de l’imagerie (radiomique) pouvaient refléter des altérations biologiques (transcriptome) dans les tumeurs. Pour cela nous avons analysé 45 patients atteints d’un cancer des voies aéro-digestives supérieures (ORL) qui ont eu une image TEP lors du diagnostic et une analyse transcriptomique en utilisant de l’ARN prélevé par biopsies dans les tumeurs et sur du tissus sain à proximité. Le logiciel Genomica a été utilisé pour identifier des liens entre radiomique et transcriptomique, puis une étape d’annotation fonctionnelle a permis de lier l’information provenant des images avec des altérations de voies métaboliques. L’identification de voies altérées via l’imagerie renforce la valeur pronostique de la radiomique et offre des perceptives pour personnaliser les traitements en déterminant des cibles moléculaires spécifiques aux tumeurs.

Metabolic images from Positron Emission Tomography (PET) are used routinely for diagnosis, follow-up or treatment planning purposes of cancer patients. In this study we aimed at determining if radiomic features extracted from 18F-Fluoro Deoxy Glucose (FDG) PET images could mirror tumor transcriptomics. In this study we analyzed 45 patients with locally advanced head and neck cancer (H&N) that underwent FDG-PET scans at the time of diagnosis and transcriptome analysis using RNAs from both cancer and healthy tissues on microarrays. Association between PET radiomics and transcriptomics was carried out with the Genomica software and a functional annotation was used to associate PET radiomics, gene expression and altered biological pathways. We identified relationships between PET radiomics and genes involved in cell-cycle, disease, DNA repair, extracellular matrix organization, immune system, metabolism or signal transduction pathways, according to the Reactome classification. Our results suggest that these FDG PET radiomic features could be used to infer tissue gene expression and cellular pathway activity in H&N cancers. These observations strengthen the value of radiomics as a promising approach to personalize treatments through targeting tumor-specific molecular processes.