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Le cancer de la prostate (CP) est le 2ecancer le plus fréquent chez les hommes et la 5e cause dedécès dans le monde1. Le traitement et le pronostic du patient dépendent de la stadification et de la classification (score de Gleason) de la tumeur, comme en témoignent les taux de survie à 5 ans plus élevés des tumeurs localisées et de bas grade (grade de Gleason 6) (99%) par rapport aux grades de Gleason élevés et aux tumeurs métastatiques (31%)2.
La rechute locale du PC et l’échec du traitement ont été liés à la forte hétérogénéité intratumorale génétique caractéristique de cette tumeur de type3. De plus, la PC est considérée comme une maladie multifocale avec plusieurs foyers tumoraux présentant différentes caractéristiques morphologiques, histologiques et moléculaires4, qui peuvent provenir indépendamment ou dériver d’un ancêtre commun des cellules tumorales5. Des études antérieures ont montré que l’évolution tumorale diffère entre les patients en fonction de facteurs génétiques spécifiques qui peuvent favoriser les métastases ou confiner la lignée cellulaire à la prostate5. Par conséquent, la caractérisation moléculaire des différents foyers tumoraux est cruciale non seulement pour fournir un diagnostic et un pronostic plus précis, mais aussi pour adapter un traitement efficace et personnalisé au patient.
Dans ce contexte, la recherche biomédicale et les approches multi-omiques intégratives offrent des opportunités sans précédent pour classer les cancers en différents sous-types, identifier des biomarqueurs diagnostiques et pronostiques et découvrir des marqueurs liés à la réponse au traitement. De plus, ces approches contribuent à une meilleure compréhension de la biologie de cette maladie 6,7. Les échantillons biologiques, qu’il s’agisse de tissus ou de biofluides, peuvent être analysés à l’aide de diverses plateformes multi-omiques (génomique, transcriptomique, protéomique, métabolomique, etc.) afin de découvrir les caractéristiques biologiques sous-jacentes à la physiopathologie du cancer, répondant ainsi aux limites actuelles liées à l’hétérogénéité génétique et phénotypique6. Cependant, il est important de considérer que la qualité des données dérivées des études omiques dépend de la qualité des échantillons prélevés sur les tumeurs, de leur caractérisation précise et du traitement et du stockage ultérieurs8.
Dans ce contexte, l’obtention de tissus PC frais pour la recherche présente un défi méthodologique en raison de la difficulté de réussir l’échantillonnage tumoral9. Les méthodes précédentes impliquaient un échantillonnage aléatoire après une prostatectomie radicale, ce qui donnait de mauvais résultats10. Cependant, des approches plus récentes intègrent des protocoles ciblés basés à la fois sur l’imagerie par résonance magnétique (IRM) et les données de biopsie, ce qui améliore l’efficacité de la collecte d’échantillons tumoraux11.
D’autre part, la caractérisation histopathologique des échantillons avant leur stockage sans altération tissulaire significative pose également un défi intéressant. Par conséquent, dans de nombreux cas, la détermination histopathologique des échantillons est effectuée après leur analyse (par exemple, analyse métabolomique RMN HR 1H)12. Cette pratique entraîne des dépenses inutiles, une perte de temps et la perte d’un nombre important d’échantillons qui sont finalement exclus de l’analyse (par exemple, des échantillons qui, après analyse histopathologique, s’avèrent ne pas être des échantillons tumoraux). Dans d’autres cas, la caractérisation histopathologique des échantillons est effectuée avant leur analyse. En fait, certaines études antérieures ont tenté de normaliser les méthodes pour fournir des échantillons de recherche représentatifs de haute qualité provenant d’échantillons de prostatectomie radicale pour la génomique et la métabolomique13,14. Néanmoins, l’efficacité de l’échantillonnage est significativement plus élevée lorsqu’elle est réalisée à partir de coupes déjà confirmées histologiquement (88 %) qui perturbent les tissus, par rapport à des coupes non confirmées (45 %)1.
Ici, une nouvelle méthodologie est présentée pour surmonter ces limitations, visant à obtenir des échantillons de PC frais et bien caractérisés avant leur stockage dans la Biobanque. Cette méthode a été développée grâce à des efforts de collaboration entre différents services cliniques (urologie, pathologie et biobanque de l’hôpital La Fe). Il est important de souligner que les biobanques jouent un rôle essentiel dans la collecte, le traitement, la conservation et le stockage des échantillons biologiques tout en garantissant la haute qualité des échantillons et des données, ainsi que le respect des exigences éthiques et légales 8,15,16.