A genome-wide approach to identify novel regulatory layers in alternative splicing during EMT.

L’épissage alternatif est l’un des mécanismes majeurs conduisant à la diversité du protéome. Il est devenu très clair que ce mécanisme joue un rôle dans de nombreuses maladies génétiques, y compris le cancer. Au cours de l’oncogenèse, le contenu cellulaire en isoformes d’ARN est fortement altéré et ce phénomène semble être spécifique au contexte.Comme nous le savons maintenant, la majorité des décès dus à des tumeurs solides sont causés par des métastases. Cette cascade métastatique pourrait impliquer la transition épithélio-mésenchymateuse (EMT) qui est un processus biologique complexe de trans-différenciation qui permet aux cellules épithéliales d’obtenir de manière transitoire des caractéristiques mésenchymateuses. Au cours de ce processus, un programme d’épissage alternatif est régulé de manière différentielle, et un nombre croissant d’études commence à suggérer qu’un simple changement d’isoforme pourrait s’avérer suffisant pour amorcer une EMT. Stopper la propagation des cellules cancéreuses dans le corps humain représente un défi important dans la lutte contre le cancer. Dans ce contexte, nous pensons que l’exploration de l’épissage alternatif pourrait apporter une couche de régulation plus fine pour classer les patients plus précisément, aider à découvrir de nouvelles cibles potentielles pour la thérapie et de ce fait, améliorer les soins des patients.Comme nous sommes à l’ère de la médecine de précision, nous utilisons une approche rationnelle en nous concentrant sur un sous-type spécifique pour éviter les biais dus à l’hétérogénéité du cancer du sein. Nous nous sommes concentrés sur le cancer du sein de type basal qui est l’un des cancers du sein les plus agressifs et les plus meurtriers.Au cours de ce travail, nous avons profité des ensembles de données d’une initiative à grande échelle (The Cancer Genome Atlas) qui fournit aux chercheurs des données génomiques de multiples tumeurs avec les informations cliniques associées à chaque patient. Nous avons analysé l’expression génique et l’épissage alternatif de 188 patientes atteintes d’un cancer du sien de type basal. Sur la base du séquençage d’ARN de lignées cellulaires cancéreuses, en utilisant une approche d’apprentissage automatique originale et basée sur les « forêt d’arbres », nous avons réussi à distinguer deux groupes de patients avec un pronostic distinct. En utilisant plusieurs projets publics de séquençage induisant une EMT dans différents modèles cellulaires, nous avons confirmé que ces évènements d’épissage alternatif étaient liés à l’EMT.En parallèle, nous nous sommes également impliqués dans le développement de méthodes de classification et d’annotation d’événements utilisant des k-mers. Nous avons d’abord été impliqués dans un projet qui teste la capacité des k-mers à classer les sous-types du cancer du sein. Dans un second temps, nous nous sommes focalisés sur la découverte des connaissances biologiques que les k-mers apportent dans la stratification du cancer du sein.Enfin nos résultats montrent que l’épissage alternatif ou les k-mers peuvent être la source de nouvelles informations précieuses pour aider à la définition plus fine des sous-types oncogènes ou pour permettre l’identification de processus biologiques impliqués dans le cancer. Dans un sous-type de cancer du sein qui ne bénéficie pas d’une thérapie ciblée, nous démontrons que l’épissage alternatif en lien avec l’EMT pourrait être utilisé comme biomarqueur potentiel pour isoler les patients ou la tumeur progresse plus rapidement. Ces travaux pourraient aider à développer de nouveaux traitements dans le cadre de l’oncologie de précision.Alternative splicing is one of the major mechanisms leading to a diversity in the proteome. It has become very clear that this mechanism is playing a role in many genetic diseases including cancer. During oncogenesis, the cellular content of RNA isoforms is highly altered and this phenomenon seems to be context specific. Even in the same tissue, the pool of transcripts can display specific rearrangements corresponding to different subtypes of the disease.As we know now, the majority of deaths from solid tumors are caused by metastases. This metastatic cascade might involve the Epithelial Mesenchymal Transition (EMT) which is a complex biological trans-differentiation process that allows epithelial cells to transiently obtain mesenchymal features. During this process, an alternative splicing program is differentially regulated, and increasing number of studies have started to suggest that a simple isoform switching is sufficient to start an EMT. Stopping the spreading of cancer cells in the human body represent an important challenge in the fight against cancer. In this context, we believe that exploring alternative splicing could add a thinner layer or regulation to classify patients more precisely, help to discover new potential targets for therapy and therefore, improve patient care. As we are in the era of precision medicine, we use a rational approach, focusing a specific subtype to avoid bias due to heterogeneity of breast cancer. We focus on basal-like breast cancer which is one of the most aggressive and deadly among all breast cancers.During this work, we took advantage of datasets from a large-scale initiative (The Cancer Genome Atlas) which provides researchers with cancer genomics and associated clinical follow-up. We analyzed 188 patients with basal-like breast cancer for gene expression and alternative splicing. Based on breast cancer cell lines RNA-sequencing, using a custom machine learning approach based on Random Forest, we succeeded to distinguish two groups of patients with distinct prognosis. Using several public EMT-induced RNA sequencing projects, we confirmed these alternative splicing events were linked to EMT.As a side project, we also got involved in the development of methods of classification using k-mers. We first were involved in a project that test the ability of k-mer to classify breast cancer subtype. Secondly, we were focused in the discovery of biological knowledge that k-mers are bringing in the breast cancer stratification.Finally, our results show that alternative splicing or k-mers can be the source of new valuable information to help in the thinner definition of oncogenic subtypes or identification of biological processes in cancer. In a breast cancer subtype that does not benefit from targeted therapy, we demonstrate that alternative splicing relative to an EMT could be used as potential biomarkers to isolate patients where the tumor progress faster. This work could help to develop new treatments for precision oncology