Analyse multiomique des TPI pédiatriques

La nature hétérogène des TPI en termes de causes sous-jacentes est potentiellement également retrouvée au niveau de leur physiopathologie. En effet, l’implication et l’activation des différentes cellules immunitaires ainsi que des voies de signalisation et cytokiniques impliquées dans les TPI sont mal connues et pourraient varier entre les patients. L’interféron de type 1 a par exemple été impliqué dans le lupus érythémateux systémique,22 mais son rôle dans les TPI reste à préciser. Comme mentionné précédemment, l’évolution des TPI pédiatriques est particulière puisqu’un quart seulement développe une forme chronique, les trois quarts ayant une rémission de la TPI en mois de 12 mois.15 Nous ne savons pas si les mécanismes immunologiques sous-jacents à ces deux phénotypes sont différents. Les analyses multiomiques, combinant plusieurs approches, notamment génomiques et de protéomiques, ont montré leur utilité dans la compréhension des mécanismes physiopathologiques, l’identification de sous-groupes pronostiques et de biomarqueurs dans d’autres pathologies auto-immunes mais n’ont pas été appliquées aux TPI.23
L’hypothèse de ce projet est que la physiopathologie de la TPI implique de multiples cellules, voies de signalisation et cytokines, et diffère entre les formes chroniques et celles évoluant vers la rémission. L’objectif est de définir les cellules et mécanismes impliqués dans la physiopathologie des TPI, leur hétérogénéité et d’identifier les marqueurs associés à leur évolution. Nous allons utiliser des approches de transcriptomique et de protéomique chez des enfants avec TPI issus de la biobanque d’ICON (ITP Consortium of North America), située à Houston, TX, avec qui le projet est fait en collaboration (Dre Amanda Grimes et Dre Taylor Kim). L’analyse du transcriptome permettra d’identifier des gènes différentiellement exprimés et des signatures combinant plusieurs gènes,24 d’analyser la signature interféron,25 d’obtenir le répertoire du TCR et d’inférer la composition des cellules immunitaires par déconvolution.26,27 La biobanque ICON dispose d’échantillons plasmatiques et d’ARN total extrait au diagnostic de TPI d’environ 800 patients pédiatriques (dont 591 avec données de génotypages disponibles) ainsi que des échantillons à 12 mois (ou plus tôt en cas de rémission) associé à des informations cliniques sur la sévérité et l’évolution de la pathologie. Nous sélectionnerons 200 patients ayant déjà été génotypés dont 100 ayant évolué vers la rémission et 100 avec une TPI persistante à 12 mois. Nous séquencerons l’ARN total et analyserons le protéome avec le panel Explore de la compagnie Olink (analysant 1000 protéines) d’un total de 300 échantillons correspondants aux deux points dans le temps (200 échantillons au diagnostic, 50 à la rémission et 50 à 12 mois). Nous analyserons : 1) la comparaison des échantillons au diagnostic à ceux en rémission pour analyser les cellules immunitaires et les mécanismes impliqués dans la TPI active, en particulier les cytokines impliquées; 2) l’ensemble des échantillons au diagnostic pour rechercher des sous-groupes ayant des profils d’expression et/ou protéiques semblable et analyserai leur association avec la sévérité et l’évolution de la TPI; 3) la présence d’une signature interféron et le pronostic de celle-ci; 4) la comparaison des échantillons au diagnostic et à 12 mois des patients ayant une évolution chronique pour évaluer si les mécanismes impliqués sont différents dans l’évolution de la maladie. Afin de confirmer la causalité des associations retrouvées par les analyses protéiques, nous utiliserons la randomisation mendélienne à deux échantillons à partir des données de génotypages des 591 patients de la cohorte ICON et des données de génome complet obtenu dans le projet 2 dans la cohorte du McMaster ITP Registry.28 Nous combinerons celles-ci aux loci associés aux concentrations protéiques identifiés au préalable dans de larges cohortes.29,30 En sommes, ces analyses multiomiques représentent une approche novatrice et prometteuse dans les TPI avec le potentiel de pouvoir stratifier les patients et d’identifier des pistes thérapeutiques ciblant les mécanismes prépondérants. Elles se basent de plus sur une des plus grandes biobanques de TPI disponible dans le monde. Je suis bien placé pour mener ce projet, faisant partie du comité de biologie d’ICON. Ce projet est soutenu par les responsables de la biobanque ICON et nous sommes en cours de rédaction du protocole. Nous séquencerons dans un premier temps l’ARN de 40 échantillons au diagnostic de TPI (20 évoluant vers une TPI chronique et 20 vers la rémission) à partir de mon fonds de démarrage (coût total : ~50 000 CAD) afin d’obtenir des données préliminaires pour déposer une demande de fonds aux IRSC.