L’identification et l’analyse des composés organiques volatils dans l’air expiré de patients atteints de mésothéliome pleural malin se sont révélées prometteuses en tant que méthode de dépistage du MPM, selon une étude présentée aujourd’hui à la Conférence mondiale 2023 de l’Association internationale pour l’étude du cancer du poumon (IASLC) sur le cancer du poumon à Singapour. .
Le mésothéliome pleural malin (MPM) est une maladie difficile avec des options de traitement limitées et un mauvais pronostic. Pour améliorer les résultats du traitement et adapter les thérapies à chaque patient, les chercheurs ont exploré des marqueurs prédictifs. Récemment, les composés organiques volatils (COV) présents dans l’air expiré sont devenus des marqueurs non invasifs potentiels de maladies.
Kevin Lamote, PhD, de l’Université d’Anvers, en Belgique, et ses collègues ont mené une étude visant à déterminer si l’analyse de l’haleine expirée pouvait différencier les répondeurs au traitement des non-répondeurs (configuration discriminante) et, en cas de succès, prédire les résultats du traitement plus tôt (configuration prédictive) en utilisant les COV comme biomarqueurs prédictifs.
Le Dr Lamote et son équipe ont examiné 13 patients atteints de MPM et les ont soumis à un scanner avant et tous les trois mois après le traitement, les réponses au traitement étant classées comme stables (SD) ou progressives (PD) sur la base des critères mRECIST. Des échantillons d’haleine et de fond ont été collectés auprès des patients à chaque instant à l’aide de la spectrométrie de mobilité ionique sur colonne multi-capillaire (MCC-IMS) pour caractériser les COV. Une régression au lasso a été réalisée pour identifier les COV susceptibles de différencier les répondeurs des non-répondeurs après le traitement. De plus, un modèle prédictif a été formé pour prévoir les résultats du traitement sur la base d’échantillons d’haleine associés lors de visites d’étude précédentes.
L’étude a démontré une précision de 89 % (IC à 95 % : 67,9-98,1) dans la distinction entre les patients SD et PD au cours du suivi. Tout aussi prometteur, le modèle prédictif a atteint le même niveau de précision au départ pour prédire les résultats du traitement. Notamment, il n’y avait pas de différences significatives dans les approches thérapeutiques entre les patients SD et PD, ce qui suggère que les COV sélectionnés pourraient être impliqués dans des mécanismes généraux ou corrélés au microenvironnement tumoral plutôt que d’être spécifiques au traitement.
L’identification des COV dans l’air expiré représente une opportunité prometteuse pour la détection non invasive et la prédiction des résultats du traitement chez les patients atteints de MPM. Cependant, pour valider davantage l’utilité du profil COV, des études de population plus vastes sont nécessaires. Affiner le profil de COV pour chaque traitement pourrait également aider à prédire quels patients sont les plus susceptibles de bénéficier de thérapies spécifiques, conduisant finalement à des schémas thérapeutiques globaux améliorés pour le MPM.
Kevin Lamote, PhD, de l’Université d’Anvers, Belgique
