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Qu'est-ce que la médecine de précision ? Profilage génomique large

Comment concrétisons-nous le potentiel de la médecine de précision ?

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Médecine de précision

Le virage vers la médecine de précision

La pratique clinique évolue vers une ère de médecine de précision dans laquelle les connaissances moléculaires permettent de personnaliser le traitement en fonction du profil génomique unique de la tumeur du patient.1–3 Le traitement du cancer est de plus en plus complexe du fait du nombre croissant de gènes analysés pour lesquels les options thérapeutiques se multiplient.4–8 En 2017, plus de 700 molécules se trouvaient en stade avancé de développement, dont 90% étaient des thérapies ciblées.9 Une évolution en matière de diagnostic clinique et de prise de décision s’avère nécessaire si nous voulons gérer cette complexité croissante et concrétiser le potentiel de la médecine de précision.4-10

Roche | Foundation Medicine | La pratique clinique évolue vers une ère ou la médecine est de plus en plus personnalisée grâce, notamment à la médecine de précision et au développement des thérapies ciblées et immunothérapies.
Analyser l'ADN

Identifier les informations génomiques pertinentes sur le plan clinique

Il existe quatre classes d'altérations génomiques : les substitutions de bases, les insertions/délétions, les modifications du nombre de copies et les réarrangements de gènes. Des tests de biomarqueurs uniques, utilisant des techniques de diagnostic courantes telles que la PCR/IHC/FISH et les tests NGS hotspots risquent de ne pas détecter des altérations génomiques qui pourraient être essentielles aux schémas thérapeutiques des patients.4,11-13

En outre, les signatures moléculaires pan-tumorales, telles que la la charge mutationnelle tumorale (TMB) et charge mutationnelle tumorale sur le sang (bTMB), l'instabilité microsatellitaire (MSI) ou encore la fraction tumorale peuvent fournir des informations précieuses pour aider à personnaliser les schémas thérapeutiques. Il a été démontré que le statut MSI peut être des biomarqueurs prédictifs d'une réponse à un traitement par immunothérapie.14–22 Cependant, ces deux biomarqueurs doivent être mesurés efficacement avec une technique de profilage génomique large (WES ou NGS) de la tumeur.14,15

Approche innovante

Une évolution dans le diagnostic et la prise de décision clinique

Pour faire en sorte que les patients atteints d'un cancer puissent bénéficier d’un traitement adapté au profil génomique de leur cancer, les professionnels de santé peuvent souhaiter adopter une approche évolutive en matière de diagnostic clinique et de prise de décision :

✓   Identifier les modifications et les signatures génomiques cliniquement pertinentes

✓   Disposer des paramètres nécessaires à la prise de décision clinique

✓   Personnaliser les schémas thérapeutiques des patients

Un profilage génomique large peut être important pour que les patients puissent bénéficier d’une thérapeutique adaptée au profil génomique de leur cancer.1,10,20-24

En savoir plus sur notre programme de profilage génomique En savoir plus sur notre programme de profilage génomique

AMP, Association pour la pathologie moléculaire. ASCO, Société américaine d'oncologie clinique. CAP, Collège des pathologistes américains. FISH, hybridation in situ en fluorescence. IASLC, Association internationale pour l'étude du cancer du poumon. IHC, immunohistochimie. MSI, instabilité microsatellitaire. NCCN, Réseau national de lutte contre le cancer. NGS, séquençage de prochaine génération. CPNPC, cancer du poumon non à petites cellules. PCR, réaction en chaîne de la polymérase. TMB, charge mutationnelle tumorale.
Références
  1. Rozenblum AB et al._ Clinical Impact of Hybrid Capture–Based Next-Generation Sequencing on Changesin Treatment Decisions in Lung Cancer_ J Thorac Oncol_2017; 12: 258–268.
  2. Schwaederle M et al._ Precision Oncology: The UC San Diego Moores Cancer Center PREDICT Experience_ Mol Cancer Ther_2016; 15: 743–752. 
  3. Mansinho A et al._ The future of oncology therapeutics_ Expert Rev Anticancer Ther_2017; 17: 563–565.
  4. Frampton GM et al._Development and validation of a clinical cancergenomic profiling test based on massively parallel DNA sequencing_ Nat Biotechnol_2013; 31: 1023–1031.
  5. Drilon A et al._ Broad, hybrid capture-based next-generation sequencing identifies actionable genomic alterations in “driver-negative”lung adenocarcinomas_ Clin Cancer Res_2015; 21: 3631–3639.
  6. Hirsch FR et al._ New and emerging targeted treatments in advanced non-small-cell lung cancer_Lancet_2016; 388: 1012–1024.
  7. Baumgart M._ New Molecular Targets on the Horizon in Non-Small Cell Lung Cancer_ Am J Hematol Oncol_2015; 11: 10–13.
  8. Chakravarty D et al._ OncoKB: A Precision Oncology Knowledge Base_ JCO Precis Oncol_2017; doi: 10.1200/PO.17.00011. [Epub ahead of print].
  9. Global Oncology Trends Report 2018. Report by IQVIA Institute for Human Data Science. Disponible sur : https://www.iqvia.com/-/media/iqvia/pdfs/institute-reports/global-oncology-trends-2018.pdf (Publié Octobre 2018).
  10. Gagan J, Van Allen EM._ Next-generation sequencing to guide cancer therapy_ Genome Med_2015; 7: 80.
  11. Schrock AB et al._ Comprehensive Genomic Profiling Identifies Frequent Drug-Sensitive EGFR Exon 19 Deletions in NSCLC not Identified by Prior Molecular Testing_ Clin Cancer Res_2016; 22: 3281–3285.
  12. Rankin A et al._ Broad Detection of Alterations Predicted to Confer Lackof Benefit FromEGFR Antibodies or Sensitivity to Targeted Therapy in AdvancedColorectal Cancer_Oncologist_2016; 21: 1306–1314.
  13. Suh JH et al._ Comprehensive Genomic Profiling Facilitates Implementation of the National Comprehensive Cancer Network Guidelines for Lung Cancer Biomarker Testing and Identifies Patients Who May Benefit From Enrollment in Mechanism-Driven Clinical Trials_Oncologist_2016; 21: 684–691.
  14. Chalmers ZR et al._ Analysis of 100,000 human cancer genomes reveals the landscape of tumor mutational burden_Genome Med_2017; 9: 34.
  15. Goodman AM et al._ Tumor Mutational Burden as an Independent Predictor of Response to Immunotherapy in Diverse Cancers_Mol Cancer Ther_2017; 16: 2598–2608.
  16. Le DT et al._ Mismatch-repair deficiency predicts response of solid tumors to PD-1 blockade_ Science_2017; 357: 409-413.
  17. Johnson DB et al._ Targeted next generation sequencing identifies markers of response to PD-1 blockade_Cancer Immunol Res_2016; 4: 959–967.
  18. Rizvi H et al._ Molecular Determinants of Response to Anti–Programmed Cell Death (PD)-1 and Anti–Programmed Death-Ligand 1 (PD-L1) Blockade in Patients With Non–Small-Cell Lung Cancer Profiled With Targeted Next-Generation Sequencing_J Clin Oncol_2018; 36: 633–641.
  19. Hellmann MD et al. N Engl J Med 2018; 378: 2093–2104.
  20. &NCCN Clinical Practice Guidelines in Oncology (NCCN Guidelines). Non-Small Lung Cancer. V.5.2018, 2018. Disponible sur : https://www.nccn.org/professionals/physician_gls/recently_updated.aspx (Publié Octobre 2018).
  21. Kalemkerian GP et al._ Molecular Testing Guideline for the Selection of Patients With Lung Cancer for Treatment With Targeted Tyrosine Kinase Inhibitors: American Society of Clinical Oncology Endorsement of the College of American Pathologists/ International Association for the Study of Lung Cancer/ Association for Molecular Pathology Clinical Practice Guideline Update_J Clin Oncol_2018; 36: 911–919.
  22. Lindeman NI et al_ Updated Molecular Testing Guideline for the Selection of Lung Cancer Patients for Treatment With Targeted Tyrosine Kinase Inhibitors_ J Mol Diagn_2018; 20: 129–159.