Study and prediction of relapses in T-cell Acute Lymphoblastic Leukemia

La leucémie est l’un des cancers pédiatriques les plus fréquents. La Leucémie Aiguë Lymphoblastique de type T (LAL-T) est un sous-type de LAL caractérisé par une prolifération rapide et incontrôlée de lymphoblastes d’immunophénotype T dans la MO et dans le sang. Les LAL-T représentent environ 15 % de l’ensemble des cas de LAL. Les traitements par chimiothérapie ont beaucoup évolué et sont de plus en plus efficaces. Ainsi de nos jours, 80 à 85 % des jeunes patients atteints de LAL-T guérissent de cette maladie. Malgré des progrès gigantesques, une grande partie des rechutes de LAL-T constitue toujours une impasse thérapeutique qui aboutit à un décès dans plus de la moitié des cas de récidive.À l’exception du sous-type Early-T-Precursor (ETP) identifié récemment, aucune corrélation n’a été établie entre les sous-types de LAL-T et le risque de rechute. De plus, si les classifications cytogénétiques des LAL-T existent, les aberrations génétiques répertoriées n’ont qu’une valeur pronostique limitée. Dans les LAL-T seule l’évaluation de la réponse au traitement après la phase d’induction, la maladie résiduelle minimale, permet d’évaluer le risque de rechute. Chez les patients qui récidivent, la résistance des cellules leucémiques appelle à l’utilisation de nouvelles chimiothérapies, à l’augmentation des doses administrées et le plus souvent à une allogreffe de cellules souches hématopoïétiques. Ces traitements encore plus intenses, affectent aussi les cellules du système immunitaire et sont la cause de nombreuses complications pouvant conduire au décès du patient.Durant ma thèse, j’ai travaillé sur l’identification d’un nouveau facteur pronostique permettant l’évaluation du risque de rechute dès le diagnostic pour identifier au plus tôt les patients à risque et pour mieux les traiter. Par le biais de l’étude des profils d’expression des gènes au diagnostic associés à des informations sur le devenir clinique de ces patients sur une cohorte d’apprentissage, j’ai pu mettre en place un réseau d’interdépendance des gènes associés au développement de la rechute. Dans ce réseau, j’ai pu identifier 2 gènes dont l’expression au diagnostic permet de prédire le risque de rechute. J’ai pu valider le pouvoir pronostic de ces gènes sur 2 cohortes indépendantes et sur un groupe de patients supplémentaire, avec les méthodes d’analyses disponibles en laboratoire de biologie par qPCR. Parallèlement, dans le but d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques, j’ai analysé le transcriptome de 8 patients atteints de LAL-T dont 3 au diagnostic et 5 à la rechute par une approche multimodale à l’échelle de la cellule unique (scRNA-seq, CITE-seq, TCR-seq). J’ai pu rendre compte de l’hétérogénéité transcriptomique inter- et intra-individuelle de cette pathologie et étudier l’ordre d’apparition d’évènements oncogéniques au sein des différents échantillons. Des analyses plus poussées m’ont permis d’étudier l’activité de différents facteurs de transcription ainsi que sur les interactions des cellules leucémiques avec les autres types de cellules de l’immunité, acteurs de la réponse anti-leucémique.L’ensemble de ces résultats amène à une meilleure compréhension des mécanismes moléculaires impliqués dans le développement et à la résistance des rechutes de LAL-T qui constituent aujourd’hui un enjeu majeur pour améliorer le pronostic chez ces patients. L’utilisation de méthodes computationnelles ainsi que l’accès à un nombre croissant de données pourrait permettre de passer un nouveau cap dans le traitement des LAL-T pédiatriques.Leukemia is one of the most common pediatric cancers. T-Cell Acute Lymphoblastic Leukemia (T-ALL) is a subtype of ALL characterized by rapid and uncontrolled proliferation of T lymphoblasts in the bone marrow and blood. T-ALL accounts for approximately 15 % of all cases of ALL. Chemotherapy treatments have greatly evolved and are increasingly effective. Thus, nowadays, 80 to 85 % of young patients can heal from this pathology. Despite tremendous progress, a large proportion of relapsed T-ALL is still a therapeutic dead end that results in death in more than half of the relapsed cases.Except for the recently identified Early-T-Precursor (ETP) subtype, no correlation has been established between subtypes and the risk of relapse. Furthermore, while cytogenetic classifications of T-ALL exist, the genetic aberrations listed are of limited prognostic value. In T-ALL only the assessment of the response to treatment after induction, the minimal residual disease, can be used to assess the risk of relapse. In patients who relapse, the resistance of the leukemic cells calls for the use of new chemotherapies, an increase in the doses administered and, most often, an allogeneic hematopoietic stem cell transplant. These even more intense treatments, which also affect the cells of the immune system, are the cause of numerous complications that can lead to the death of the patient.During my thesis I worked on the identification of a new prognostic factor allowing the evaluation of the risk of relapse as soon as the diagnosis is made in order to identify patients at risk as early as possible and to treat them better. Through the study of gene expression profiles at diagnosis as well as information on the clinical outcome of these patients in a learning cohort, we set up a gene dependency network associated with the development of relapse. In this network, I identified 2 genes whose expression at diagnosis predicts the risk of relapse. The prognostic power of these genes was validated on 2 independent cohorts, and to validate their value with the analysis methods available in the biology laboratory on an additional group of patients by qPCR. In parallel, in order to identify new therapeutic targets, I analyzed the transcriptome of 8 patients with T-ALL, 3 of them at diagnosis and 5 at relapse, using a multimodal approach at the single-cell level (scRNA-seq, CITE-seq, TCR-seq). I was able to account for the inter- and intra-individual transcriptomic heterogeneity of this pathology and to study the order of appearance of several oncogenic events within the different samples. Further analysis allowed me to infer the activation of different transcription factors as well as the interactions of leukemia cells with other types of immune cells, actors of the anti-leukemia response.All these results lead to a better understanding of the molecular mechanisms involved in the development and resistance of relapsed ALL, which is now a major challenge to improve the prognosis of these patients. The use of computational methods as well as the access to a growing number of data could allow a new milestone in the treatment of pediatric T-ALL