Caractérisation moléculaire et cellulaire du lymphome du MALT

Les échantillons biologiques tumoraux déjà existants et codés ainsi que les données de santé des patients seront collectés rétrospectivement à partir des biobanques institutionnelles et des dossiers des patients ou des dossiers médicaux électroniques après réception de l'approbation éthique. Chaque patient inclus dans l'étude se verra attribuer un code numérique d'identification unique lors de son inscription dans l'étude. Le code d'identification unique sera utilisé pour enregistrer les données de santé et pour étiqueter les échantillons biologiques. Le matériel biologique codé sera transféré au centre coordinateur de l'Institut de recherche en oncologie (IOR) à Bellinzone. Les données de santé seront collectées dans le formulaire électronique de rapport de cas (eCRF) (OpenClinica). La qualité des données sera assurée par la génération de requêtes.

Les caractéristiques de base annotées incluront la date du diagnostic, la date de la biopsie, l'âge, le sexe, l'état de performance du Groupe coopératif d'oncologie de l'Est (ECOG PS), le stade d'Ann Arbor, la lactate déshydrogénase (LDH), le nombre et la localisation des sites extranodaux, l'atteinte médullaire et son pourcentage, l'atteinte sanguine périphérique, le nombre de sites nodaux, les symptômes B, les ganglions lymphatiques de plus de 7 cm, l'hémoglobine (Hb), les plaquettes, les lymphocytes, la bêta-2-microglobuline, l'albumine, les infections (virus de l'hépatite C, Helicobacter pylori, Chlamydophila psittaci, Achromobacter xylosoxidans, Campylobacter jejuni), la présence et le type de paraprotéine sérique.

Les caractéristiques de suivi annotées incluaient la date de progression vers une maladie nécessitant un traitement, le type de traitement de première ligne, la date de début du traitement de première ligne, la date de progression après le traitement de première ligne, la date du traitement de deuxième ligne, le type de traitement de deuxième ligne, la date de transformation, la date de décès, la cause du décès et la date du dernier suivi. L'analyse des mutations, des gènes des immunoglobulines et du réarrangement du récepteur des cellules T, l'analyse des aberrations du nombre de copies, l'analyse des variants structurels et le profil de méthylation de l'acide désoxyribonucléique (ADN) seront réalisés par séquençage de nouvelle génération de l'ADN génomique extrait de la biopsie. L'expression génique sera évaluée par séquençage de nouvelle génération de l'ARN extrait de la biopsie. L'expression protéique sera évaluée par spectrométrie de masse des protéines extraites de la biopsie. La pathologie computationnelle basée sur l'IA sera réalisée sur des images numérisées de lames complètes de la biopsie pour extraire des caractéristiques histologiques quantitatives.

Le profilage transcriptomique à cellule unique sera utilisé pour résoudre l'hétérogénéité intratumorale et définir les populations cellulaires malignes et non malignes. Après contrôle de qualité, normalisation et correction des lots, un regroupement non supervisé sera appliqué pour identifier des états cellulaires transcriptionnellement distincts. Les populations de cellules B malignes seront distinguées des cellules B réactives en utilisant une combinaison d'inférence du nombre de copies, de modèles d'expression des immunoglobulines et de gènes marqueurs canoniques. Des analyses d'expression différentielle et d'enrichissement des voies seront menées pour identifier les programmes de signalisation associés au site anatomique, au contexte immunitaire et aux caractéristiques de la maladie.

En détail :

• La transcriptomique spatiale et/ou la protéomique spatiale seront employées pour préserver l'architecture tissulaire et évaluer l'organisation spatiale des cellules tumorales, des infiltrats immunitaires et des composants stromaux. Les domaines spatiaux et les voisinages cellulaires seront identifiés en utilisant des approches de segmentation basées sur les données et d'analyse de voisinage. Les analyses de co-localisation et d'interaction spatiales seront utilisées pour déduire le dialogue tumeur-microenvironnement, les niches d'exclusion ou d'activation immunitaire, et les modèles spatiaux spécifiques au site qui peuvent influencer la réponse thérapeutique.
• Le profilage du répertoire immunitaire (séquençage BCR/TCR) sera intégré, lorsqu'il sera disponible, pour évaluer la clonalité, la sélection induite par l'antigène et la distribution spatiale des clones immunitaires. Dans les cellules B malignes, les caractéristiques des immunoglobulines seront utilisées pour explorer les preuves de dépendance à l'antigène et de sélection en cours, tandis que la diversité et l'expansion du TCR seront évaluées en relation avec les niches immunitaires et la proximité tumorale.
• Les données protéomiques et/ou épigénétiques, lorsqu'elles seront disponibles, seront incorporées pour affiner l'interprétation fonctionnelle des programmes transcriptionnels et pour identifier les mécanismes post-transcriptionnels ou régulateurs sous-jacents aux états cellulaires observés.

L'intégration intermodale sera réalisée en utilisant des cadres computationnels établis pour générer des annotations d'état cellulaire unifiées et des scores d'activité des voies. Les analyses comparatives entre les sites anatomiques constitueront une évaluation centrale. Les états cellulaires conservés par rapport à ceux spécifiques au site, les compositions immunitaires et les voies de signalisation seront systématiquement évalués pour identifier les mécanismes pathologiques partagés ainsi que les caractéristiques dépendantes du contexte. Les associations avec les variables cliniques (par exemple, site d'origine, traitement antérieur, stade de la maladie) seront explorées de manière exploratoire et génératrice d'hypothèses.

Toutes les analyses suivront des flux de travail computationnels reproductibles avec un contrôle qualité rigoureux, une correction appropriée des facteurs de confusion techniques et un rapport transparent des limites. Les ensembles de données et les résultats analytiques qui en résulteront fourniront un cadre de référence moléculaire et spatial intégré pour le lymphome du MALT, soutenant la découverte de biomarqueurs en aval et les futures études translationnelles.