L'effet du microbiome sur la réponse immunitaire aux inhibiteurs de point de contrôle chez les patients atteints de mélanome

Ancillaire-corrélatif (questionnaire, prélèvement, CT)

Les patients remplissent un FFQ au départ, subissent un prélèvement d'échantillons de selles au départ, dans les 2 jours suivant le début du traitement aux corticostéroïdes (le cas échéant), lorsqu'on leur demande un échantillon de contrôle et à 12 semaines, et subissent un prélèvement d'échantillons de sang et une TDM au départ et 12 semaines.

Autre: Analyse de biomarqueurs en laboratoire

Études corrélatives

Procédure: Tomodensitométrie

Subir une tomodensitométrie

Autres noms:

• TDM
• CHAT
• Scanner
• Tomographie axiale informatisée
• Tomographie assistée par ordinateur
• Tomodensitométrie
• tomographie

Autre: Gestion des questionnaires

Remplir le questionnaire

Procédure: Collecte d'échantillons biologiques

Subir une collecte de sang et de selles

Autres noms:

• Collecte d'échantillons biologiques

Diversité alpha du microbiome de base chez les répondeurs versus (vs) les non-répondants

Cette analyse suivra une structure de régression logistique. La variable dépendante, la réponse au traitement, sera évaluée à l'aide de critères standardisés (Critères d'évaluation de la réponse dans les tumeurs solides [RECIST] version [v] 1.1). Chaque patient sera classé comme « répond », « stable » ou « progression » en tant que variable catégorique, puis binarisé, avec « répond » ou « stable » dans la catégorie « répondeurs », et « progression » dans la catégorie « non -répondants". Les variables indépendantes seront la diversité alpha. Des covariables supplémentaires seront incluses dans le modèle pour contrôler les différences d'âge, de sexe, d'indice de masse corporelle (IMC), d'indice alimentaire du questionnaire de fréquence alimentaire (FFQ) et d'antécédents médicamenteux.

Diversité alpha du microbiome de base chez les patients auxquels on a prescrit des corticostéroïdes par rapport à ceux qui n'ont pas reçu de corticostéroïdes

Cette analyse suivra une structure de régression logistique. La variable dépendante, la toxicité, sera évaluée par la prescription de corticoïdes. Les variables dépendantes, y compris la diversité alpha ou les microbes individuels, seront des variables indépendantes.

Taux de recrutement pour la collecte longitudinale d'échantillons biologiques, y compris les selles, chez les patients atteints de mélanome

Les taux de recrutement seront définis comme la fraction d'adultes dépistés qui sont éligibles et acceptent de participer au sein de la Clinique d'oncologie cutanée, avec un recrutement estimé à 30 %. Suivi de la collecte mensuelle de données et des raisons documentées pour le non-respect des dates de collecte prévues. Le taux de recrutement sera utilisé en combinaison avec la variance des données d'échantillons biologiques dans les calculs de puissance pour estimer la taille de l'échantillon nécessaire pour les futurs essais.

Taux de conformité pour la collecte longitudinale d'échantillons biologiques, y compris les selles, chez les patients atteints de mélanome

La conformité sera définie comme 90 % de la collecte de base, du critère d'évaluation et des corticostéroïdes. Suivi de la collecte mensuelle de données et des raisons documentées pour le non-respect des dates de collecte prévues. Le taux de conformité sera utilisé en combinaison avec la variance des données d'échantillons biologiques dans les calculs de puissance pour estimer la taille de l'échantillon nécessaire pour les futurs essais.

Microbes en tant que prédicteurs significatifs dans les régressions logistiques où les résultats sont binaires (réponse clinique ou toxicité du traitement nécessitant des corticostéroïdes), les entrées étant des abondances relatives de microbes individuels

Les abondances relatives des microbes individuels seront comparées entre les répondeurs et les non-répondants avec un filtrage supplémentaire pour tenir compte de la rareté de la matrice de données sur le microbiome. Plus précisément, on comparera les microbes qui sont les plus abondants et qui sont présents dans plus de 50 % des échantillons. Une transformation racine arcsinus sera appliquée aux abondances relatives des microbes pour approximer une distribution gaussienne, puis un modèle linéaire généralisé appliqué où la « réponse » est la variable de réponse et les microbes individuels sont les variables prédictives.

Les valeurs P seront corrigées par la méthode de Bonferroni puis visualisées par volcano plot. Les microbes et les covariables jugés les plus significatifs dans le modèle seront combinés en un seul modèle pour estimer le pourcentage de variance explicable par ces prédicteurs. Les analyses seront effectuées dans R à l'aide du package stats.