Secteurs · Immuno-oncologie
Immuno-oncologie
Profilage multi-omique des tumeurs et de leur microenvironnement, pour identifier des biomarqueurs de réponse au traitement, de résistance et d’issue clinique.
Secteurs · Immuno-oncologie
Profilage multi-omique des tumeurs et de leur microenvironnement, pour identifier des biomarqueurs de réponse au traitement, de résistance et d’issue clinique.
Un jeu de données tumoral ne répond pas seul à une question clinique. Quels patients répondent au blocage de point de contrôle, ce qui distingue leur microenvironnement de celui des autres, et si cette signature survit à la cohorte suivante : c’est le travail que prend en charge l’équipe computationnelle de GenXMap.
Un programme conçu plutôt qu’une commande d’analyse : GenXMap intègre données génomiques, transcriptomiques, protéomiques et de biopsie liquide pour identifier et valider des biomarqueurs prédictifs.
Le travail commence avant l’analyse : définir quelles couches moléculaires sont nécessaires pour répondre à la question, et selon quel design.
Appel somatique à partir de WGS ou WES, avec charge mutationnelle, signatures mutationnelles et nombre de copies résumés par échantillon et par bras. Variants sélectionnés confirmés par séquençage ciblé ou dPCR.
Expression différentielle au niveau des gènes et des voies, scores de programmes immunitaires et composition en types cellulaires à partir du RNA-seq bulk, recoupée avec des références single-cell lorsqu’elles existent. Annotation single-cell et spatiale lorsque le programme Transcriptomique 360 est mené.
Quantification TIMS-TOF et abondance différentielle, mises en regard du résultat transcriptomique. Confirmation ciblée par Olink lorsqu’un candidat le demande.
Signaux cfDNA et cfRNA par point de mesure, confrontés aux résultats tissulaires.
Intégration corrigée des effets de batch entre cohortes et plateformes : une cohorte s’accumule au lieu de repartir de zéro.
Signatures de réponse et de résistance sur plusieurs couches, testées sur des données indépendantes, et modèles qui les relient au bras et à l’issue clinique. Paramètres, seuils et versions consignés pour chaque étude.
Versions des outils, paramètres et seuils pour chaque étape. Métriques QC par échantillon et par cohorte, avec exclusions énoncées et justifiées. Interprétation rédigée face à la question dont l’étude est partie, en énonçant ce que les données soutiennent et ce qu’elles ne soutiennent pas.
Matrices traitées, tables de résultats, pipelines versionnés et figures, livrés pour audit ou reproduction par un tiers.
Le travail de laboratoire derrière ces analyses tourne sur OMICS4, le site plateforme de GenXMap, avec des exigences d’échantillon, une logistique et des délais définis pour chaque étude.
L’analyse n’a pas à commencer là. Des données transcriptomiques, protéomiques, métabolomiques, de microbiome ou de vésicules extracellulaires issues d’une étude antérieure, d’un programme interne ou d’un autre prestataire peuvent être analysées pour ce qu’elles sont. Ce qui détermine l’analyse, c’est la question biologique, le design de l’étude et les métadonnées disponibles.
Lorsque plusieurs couches sont disponibles, nous les intégrons pour trouver les signaux convergents, séparer les effets robustes de la variabilité technique ou inter-donneurs, et construire la preuve autour de l’allégation.
Explorer les prestations immuno-oncologie sur OMICS4En immuno-oncologie, savoir que l’expression globale a changé suffit rarement. Il faut savoir quels sous-ensembles immunitaires ont bougé, et où ils se situent par rapport à la tumeur. Cela fait trois modalités, pas une : le RNA-seq bulk sur nos propres plateaux, le single-cell avec Parean Biotechnologies à Saint-Malo, et la transcriptomique spatiale avec Explicyte, CRO bordelaise en oncologie de précision et immuno-oncologie. Menées comme un seul programme, sur un seul plan et un seul jeu d’échantillons, elles se lisent ensemble au lieu de se réconcilier après coup.
GenXMap rejoint par ailleurs le Paris-Saclay Cancer Cluster, et rejoint le Marseille Immunology Biocluster. Pour un programme qui a besoin d’une cohorte précise ou d’un collaborateur clinique, c’est la différence entre une conversation et une recherche.
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