Approche Histo-moléculaire pour Améliorer le Diagnostic de Rejet en Transplantation Pulmonaire – NANO-LUNG

Le projet NANO-LUNG repose sur une méthodologie structurée en cinq work packages (WP) complémentaires, combinant collecte clinique, analyse transcriptomique, profilage spatial, modélisation statistique et coordination scientifique. L’ensemble de la démarche s’appuie sur des technologies éprouvées et des méthodologies robustes.

WP1 – Constitution d’une cohorte multicentrique de 750 patients greffés du poumon
Recrutés dans trois centres experts français, les patients sont sélectionnés selon des critères stricts d’éligibilité. Les données cliniques, immunologiques, histologiques et biologiques sont collectées de façon harmonisée à l’aide d’un thesaurus partagé. Une biocollection de 750 biopsies transbronchiques FFPE est constituée.

WP2 – Analyse transcriptomique sur biopsies FFPE (plateforme NanoString®)
Les biopsies sont analysées à l’aide du panel BHOT (770 gènes). L’ARN est extrait, quantifié, puis hybridé sur la plateforme nCounter®. Les données brutes sont normalisées (nSolver, RUVSeq) puis soumises à une analyse différentielle (modèle binomial négatif, FDR< 0.05). Ces données permettent :

l’identification de signatures spécifiques du rejet,

la création de classifieurs supervisés (logistic regression, score moléculaire),

la découverte de phénotypes à l’aide d’une analyse non supervisée (archetypal analysis).

WP3 – Profilage spatial par transcriptomique digitale (GeoMx® DSP)
Cinquante biopsies représentatives sont sélectionnées. Les régions d’intérêt sont identifiées par des pathologistes spécialisés. Le profilage spatial permet de quantifier l’expression de plus de 18 000 gènes par région. Une analyse de détection cellulaire est réalisée par déconvolution à partir de banques scRNA-seq pour caractériser l’infiltrat immunitaire.

WP4 – Coordination, gouvernance et plan de gestion des données
Un comité scientifique supervise les étapes clés, organise les livrables, gère les aspects réglementaires, et assure la dissémination vers la communauté scientifique, les associations de patients et le public.

L’ensemble du projet repose sur des plateformes validées cliniquement et des protocoles standardisés, garantissant la reproductibilité, la transférabilité clinique et l’intégration future dans les parcours de soins.

Une première série de résultats a été obtenue sur une cohorte pilote de 121 biopsies transbronchiques FFPE analysées à l’aide du panel BHOT (NanoString®). Parmi celles-ci, 42 correspondaient à des cas de rejet humoral (AMR). L’analyse différentielle d’expression génique a révélé une signature transcriptomique claire du rejet, marquée par l’activation des voies de l’immunité adaptative et innée (chimiokines, complément, macrophages activés). Contrairement à d'autres organes, les transcrits endothéliaux étaient significativement sous-exprimés, suggérant une spécificité pulmonaire.

Une analyse non supervisée par archetypal analysis a permis d’identifier quatre phénotypes moléculaires distincts, dont deux concordaient avec des rejets de type AMR et ACR. Ces résultats montrent que les profils d’expression génique permettent une reclassification fine des biopsies, au-delà des limites des diagnostics histologiques traditionnels.

En parallèle, le consortium a :

constitué une base de données cliniques unifiée et déidentifiée sur 750 patients transplantés,

mis en place un protocole standardisé de réévaluation histologique et d’éligibilité des biopsies,

validé la faisabilité du séquençage sur des échantillons FFPE anciens,

lancé la phase de profilage spatial sur 50 biopsies représentatives.

Ces résultats confirment la capacité du projet à produire une lecture robuste et reproductible des états de rejet, à partir de données intégrées. La plateforme de modélisation supervisée est en cours de finalisation et permettra, à terme, de générer des scores moléculaires automatisés de rejet pour chaque sous-type, ouvrant la voie à une classification diagnostique plus fine et personnalisée.

Le projet NANO-LUNG ouvre la voie à une nouvelle approche du diagnostic du rejet de greffe pulmonaire. En identifiant des signatures moléculaires spécifiques et en développant des outils de classification automatisés, il permet une évaluation objective, standardisée et reproductible des biopsies. Cette approche marque une rupture avec le paradigme actuel fondé sur l’analyse histologique seule, sujette à variabilité et imprécision.

À court terme, l’objectif est d’intégrer ces outils de transcriptomique dans les workflows cliniques existants. Le panel BHOT utilisé étant déjà validé en clinique, cette transition est réalisable rapidement. La création d’un score moléculaire de rejet permettra d’appuyer les décisions thérapeutiques (ajustement de l’immunosuppression, suivi renforcé) de manière personnalisée, en fonction du profil moléculaire du greffon.

À moyen terme, l’intégration de ces outils dans la conception des essais cliniques de transplantation permettra de sélectionner des populations plus homogènes, de mieux définir les critères de réponse au traitement, et d’évaluer l’efficacité des thérapeutiques avec des endpoints moléculaires objectifs. Cela facilitera également l’inclusion de centres internationaux dans des études harmonisées.

À plus long terme, le système intégré issu de NANO-LUNG pourrait être étendu à d'autres types de greffes d'organes solides (reins, cœur), favorisant ainsi une convergence des approches en médecine de la transplantation. Le projet contribue également à la structuration d’une base de données européenne partagée (ICDOT), qui servira de référence pour les futurs standards diagnostiques.

Enfin, le rapprochement entre experts cliniciens, biologistes, biostatisticiens et data scientists initié par ce projet constitue un socle robuste pour d’autres initiatives de médecine de précision en pathologie respiratoire et immunologique. NANO-LUNG préfigure ainsi la mise en œuvre d’une médecine intégrée, prédictive et personnalisée en transplantation pulmonaire.

N/A

Malgré des progrès considérables dans la compréhension des réponses allo-immunes, le rejet reste la principale cause de perte de greffon pulmonaire. L’examen anatomopathologique est la pierre angulaire de son diagnostic, mais est un gold standard imparfait du fait d’erreurs diagnostiques, d’une faible reproductibilité et d’une mesure imprécise de l’activité de la maladie. L’intégration d’outils de diagnostic moléculaires adossés à l’histologie conventionnelle offre la possibilité d’améliorer le système empirique actuel.
Le projet que nous portons vise ainsi à mettre au point une approche transcriptomique multidimensionnelle permettant d’améliorer le diagnostic et la stratification du rejet en greffe pulmonaire, afin de répondre aux standards de la médecine de précision.
L’étude sera basée sur une cohorte multicentrique hautement caractérisée de patients transplantés pulmonaires suivis dans trois centres français référents, permettant d’inclure 750 biopsies transbronchiques cliniquement contextualisées. A l’aide d’une approche transcriptomique multidimensionnelle, combinant une analyse du tissu entier avec des approches de transcriptomique spatiale basées sur du séquençage haut débit, nous identifierons des profils moléculaires associés au rejet et nous caractériserons précisément l’hétérogénéité phénotypique et la distribution spatiale des effecteurs moléculaires du rejet d’allogreffe pulmonaire. Des algorithmes d’apprentissage automatique supervisés seront utilisés afin de générer des scores moléculaires – les classifiers moléculaires – associés au diagnostic histologique de rejet. Par ailleurs, l’intégration des données transcriptomique dans des algorithmes probabilistes non supervisés permettra de découvrir de nouvelles entités clinico-moléculaires diagnostiques.
La combinaison d’outils technologiques de nouvelles générations et d’approches analytiques statistiques robustes permettra d’améliorer la description des différents sous types de rejets et par conséquent d’améliorer la stratification du risque de perte de greffon et de mieux informer la prise de décision thérapeutique.
Ce projet porté par les expertises clinique de l’hôpital Foch et scientifique de l’unité INSERM U970, rendra possible le développement d’un système de diagnostic de précision du rejet en transplantation pulmonaire permettant de renforcer l’histologie par un outil compagnon facilement utilisable en routine clinique.