Carcinome renal a cellules claires : recherche protéomique de biomarqueurs par technique iTRAQ ®

25 novembre 2012

Auteurs : S. Lebdai, P. Bigot, C. Guette, D. Besson, A. Mouliere, D. Chautard, A. Chassevent, S. Larre, O. Cussenot, A.R. Azzouzi
Référence : Prog Urol, 2012, 13, 22, 828




 

Objectifs.– Comparer les profils protéomiques par technique iTRAQ® des cellules rénales normales et du carcinome rénal à cellules claires (CRCC) appariées selon la classification SSIGN pour rechercher des protéines susceptibles d’être des biomarqueurs pronostiques du CRCC.


Méthodes.– Nous avons analysé neuf tumeurs issues de patients traités par néphrectomie pour un CRCC : trois de bon pronostic (SSIGN 0, 1 et 1), trois de pronostic intermédiaire (SSIGN 4, 5 et 6) et trois de mauvais pronostic (SSIGN 11, 14 et 14). Les échantillons étaient congelés au bloc opératoire dans l’azote liquide. Le taux de cellules d’intérêt étaient>80 % par échantillon. Un témoin interne a été réalisé en mélangeant les échantillons de tissus sains de chaque patient. Après extraction, réduction, alkylation, digestion et marquage par un réactif iTRAQ® les protéines de chaque échantillon ont été séparées en fonction de leur point isoélectrique (OFFGEL) puis de leur hydrophobie (nanoHPLC). Deux séries de tumeurs ont été étudiées sur deux 8plex iTRAQ®. Chaque série comprenait trois patients : un couple tissu sain/tissu tumoral pour chacun des trois grades pronostiques SSIGN, ainsi que deux références de tissus sains. L’identification des protéines a été réalisée en spectrométrie de masse et spectrométrie de masse en tandem. Les protéines d’intérêts ont été validées par Western Blot à partir des neuf échantillons tumoraux.


Résultat.– L’analyse protéomique globale a permis d’identifier 928 protéines dont 346 étaient différentiellement exprimées. NNMT et TGFBI étaient nettement surexprimées dans le tissu tumoral comparé au tissu sain et tout particulièrement pour les cancers de mauvais pronostic (ratio tissu sain/tissu tumoral à 15,4 pour TGFBI et 18,71 pour NNMT). Cette surexpression a été confirmée par Western Blot.


Conclusion.– NNMT et TGFBI sont des biomarqueurs potentiels du CRCC. Cette étude est la deuxième appliquant la méthode iTRAQ sur le CRCC et la première utilisant les classes pronostiques SSIGN.


Type de financement .– Bourse AFU.




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