2. Physiopathologie de la macroglobulinémie de Waldenström (MW)

* La macroglobulinémie de Waldenström (MW) est un lymphome lymphoplasmocytaire caractérisé par de petits lymphocytes malins, des lymphocytes plasmacytoïdes et/ou des plasmocytes qui envahissent principalement la moelle osseuse et sécrètent une immunoglobuline monoclonale M (IgM). En raison de l’infiltration de cellules tumorales, les patients atteints de MW peuvent présenter des caractéristiques cliniques d’adénopathie, d’hépatosplénomégalie ou de pancytopénie. La MW est une tumeur maligne relativement rare avec une incidence de 3 à 5 par million de personnes et par an. En raison de la rareté de la maladie et du manque de modèles précliniques fiables, de nombreuses facettes de l’architecture moléculaire, phénotypique et microenvironnementale de la MW restent incomplètement comprises.

(i) Analyse du paysage moléculaire et microenvironnemental de la MW (D Roos-Weil, F Nguyen-Khac).

Nos travaux antérieurs utilisant des techniques multi-omiques (séquençage d’ADN à haut débit, méthylome, transcriptome) dans la MW ont identifié des biomarqueurs pronostiques (Roos-Weil et al., Cancer Discov 2019 ; Roos-Weil et al., Blood 2020 ; Krzisch et al. , Am J Hematol 2021 ; Forgeard et al. Haematologica 2022), mais n’ont abordé que partiellement l’hétérogénéité et les causes de la résistance thérapeutique dans la MW. En conséquence, notre projet de recherche actuel se concentre sur le rôle du microenvironnement tumoral (MET), peu étudié dans la MW, dans la résistance thérapeutique. Plus précisément, nous visons à définir la composition et le phénotype des cellules du MET en utilisant la technologie innovante de cytométrie de masse sur lame (imagerie Hyperion) couplée à une analyse RNAseq single-cell sur des échantillons de moelle osseuse provenant de patients MW. Nous cherchons à identifier des sous-groupes aux caractéristiques distinctes et à définir les interactions entre cellules tumorales et cellules du MET (interactome). En établissant de nouvelles collaborations locales (plateforme CyPS de Sorbonne Université, plateforme CHIC du CRC et plateforme iGenSeq de Sorbonne Université), la première partie de notre travail a été d’optimiser la technologie Hyperion sur des échantillons de MW à différents stades de la maladie (n=70). Cette première approche a permis d’identifier différentes populations cellulaires enrichies selon le stade de la maladie (plus de cellules endothéliales CD31+, de lymphocytes T CD8+ et moins de cellules myéloïdes/monocytaires aux stades avancés vs précoces) ainsi que différents modes d’organisation intercellulaire (colocalisation des lymphocytes B/T, exclusion des cellules myéloïdes/monocytaires, dans les stades avancés). Sur la base de ces données très encourageantes, notre objectif est désormais de les confirmer dans une cohorte de validation et d’établir des corrélations avec des marqueurs génétiques intrinsèques et le pronostic des patients. Pour ce faire, nous profiterons des échantillons issus de protocoles prospectifs ainsi que de notre base de données locale (Hôpital Pitié-Salpêtrière, Paris), annotée aux niveaux clinique, phénotypique, cytogénétique et moléculaire.

(ii) Évaluation de la structure du BCR spécifique à la MW (M Armand, C Bravetti, F Davi, D Roos-Weil).

Comme pour la LLC, nous proposons d’appliquer la technologie Oxford Nanopore pour rechercher des anomalies génétiques pouvant survenir en aval des gènes de régions variables d’immunoglobulines (Ig), en particulier des recombinaisons avec d’autres gènes, des délétions/insertions ou des mutations entre régions variables et constantes. Ces événements sont encore mal compris dans la MW. Nous espérons que cette approche permettra de découvrir de nouveaux mécanismes d’oncogenèse dans cette pathologie rare, avec des implications thérapeutiques potentielles. En particulier, l’identification de nouvelles anomalies génétiques devrait nous aider à mieux comprendre la réponse au traitement, et à terme orienter le choix thérapeutique. De plus, nous serons en mesure de corréler les données obtenues à partir du séquençage de longs fragments avec les caractéristiques cliniques des patients, d’autres anomalies biologiques et la progression de la maladie, dans le but d’améliorer la compréhension de la physiopathologie de la maladie et de définir un impact pronostique.