Embed Size (px)
DESCRIPTION
La maladie de Crohn est une maladie caractérisée par une inflammation chronique de la paroi digestive nécessitant fréquemment des résections chirurgicales de l’intestin. Comme la plupart des maladies modernes, il s’agit d’une maladie dite "complexe" causée par un terrain génétique polygénique et des facteurs environnementaux. L’incidence de cette maladie continue de croître dans nos régions et il n’y a pas de traitement curatif. Une meilleure compréhension des déterminants génétiques de cette maladie et des mécanismes moléculaires responsables de l’inflammation devrait permettre d’améliorer significativement sa prise en charge. Le service de gastroentérologie du CHU de Liège, en collaboration avec différentes unités de recherche du GIGA research (génomique animale de Michel Georges notamment), est activement impliqué dans cette recherche
Citation preview
Jeudi 6 février
Maladie de Crohn : de la compréhension des mécanismes à l’optimisation du traitement
Edouard LOUIS, ULg – CHU de Liège / Service d’hépato-gastroentérologie
En collaboration avec Bioliège
Avec le soutien de :
De la génoprotéomique à la clinique dans les maladies inflammatoires
intes4nales
E Louis Service de Gastroentérologie CHU Liège et GIGA research ULg
Fractures sur ostéoporose Abcès et fistules
Sténoses intes4nales
Cancer colo-‐rectal
Mesalazine Immunosuppresseurs Cor4coïdes An4bio4ques An4-‐TNF
The burden of inflammatory bowel disease in Europe.
• Inflammatory bowel diseases (IBD) are chronic disabling gastrointesFnal disorders impacFng every aspect of the affected individual's life and account for substanFal costs to the health care system and society.
• New epidemiological data suggest that the incidence and prevalence of the diseases are increasing and medical therapy and disease management have changed significantly in the last decade.
• An esFmated 2.5-‐3 million people in Europe are affected by IBD, with a direct healthcare cost of 4.6-‐5.6 bn Euros/year.
Burisch J et al. JCC 2013;7:322
Healthcare costs of inflammatory bowel disease have shi\ed from hospitalisaFon and surgery
towards anF-‐TNFα therapy
van der Valk ME, et al. Gut 2014;63:72–79
Cost of IBD management in the Netherland (7 academic and 7 general hospitals) An#-‐TNFα use was the main costs driver, accoun#ng for 64% and 31% of the total cost in CD and UC
Age distribuFon of subjects granted disability allowances for CD and UC
Sonnenberg Gut 1989; 30: 367.
• Polyarthrite rhumatoïde, spondylarthrite ankylosante, maladies inflammatoires intesFnales, psoriasis…
• 5% des populaFons d’Europe Occidentale • 2.5% des polulaFons.durée de vie (équivalent aux cancers)
• 4% des popula4ons.durée de vie ac4ve (vs 0.5% pour les cancers)
• Les anF-‐TNF représentent le coût médicamenteux le plus élevé pour les sociétés occidentales
La maladie de Crohn fait parFe des IMID quelques chiffres
Home » Industry News » 2012 » Humira Set to Become World's Top-‐Selling Drug Humira Set to Become World's Top-‐Selling Drug Apr 11, 2012 LONDON, April 11 -‐ Abboo Laboratories' $9-‐billion arthriFs drug Humira is set to take the crown as the world's top-‐selling medicine this year, highlighFng the dominance of costly biotechnology products as revenues from old-‐style pills decline.
Comment résoudre le problème de la maladie de Crohn
• Comprendre l’hétérogénéité de la maladie • Comprendre l’interacFon génome-‐environnement
• Décrypter les mécanismes biologiques sous-‐jacents
• Développer des traitements sur mesure • Monitorer la maladie de façon non invasive
Différentes faceYes des MICI
Vermeire S, KULeuven, 2008
La matrice généFque des MICI Pat. CARD1
5 IRGM ATG16L1 ICOSLG MUC19 STAT3 JAK2 IL23-R TNFSF15 PTPN22 PTPN2 CDKAL1 MHC
FCOLL 0 0 1 2 0 1 0 2 2 2 0 1 1
SDESS 0 0 2 0 0 1 2 2 2 2 0 1 0
CPIRO 0 0 0 0 0 1 2 2 0 2 1 1 0
JCARP 1 1 0 2 0 1 1 2 2 2 0 2 0
INOTE 0 0 2 1 0 1 0 2 2 1 0 2 0
PAROH 0 1 1 1 0 1 1 2 1 2 0 1 1
KEBOH 1 0 2 2 0 1 2 2 2 1 0 2 0
«Whole Genome AssociaFon study (WGA) »
Human Genome Project
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008
SNP Consortium
International HapMap (PhaseI)
Genotyping Array
10K 100–300K
500k-1M
Complex disease gene discovery
2001 2003 2004 2005 2006 2007 1996 SV
Number of validated complex disease gene associaFons
Host-‐microbe interac4ons have shaped the gene4c architecture of inflammatory bowel disease
Nature 2012;491:119
Looking for causal mutaFons eQTL-‐associaIon profiles
• Cohort – 350 individuals – Healthy – Northern-‐ European descent
• Tissues / cell types – CD4, CD8, CD14, CD15, CD19, Platelet (PLA) – Ilium (IL), Transverse colon (TR), Rectum (RE)
eQTL-‐associaFon profiles
• Genomic assays – Genome: ~700K SNPs -‐> 6.5M common SNPs – Transcriptome: ~47K transcripts – (Epigenome: 450K CpG sites) – (Microbiome: Roche 454FLX, 16s rRNA) – (Cellular phenotypes)
QC: expression data
eQTL mapping: results (7K cis-‐QTL, 200 trans-‐QTL)
P=5.31x10-‐13
Tissue-‐specificity of cis-‐eQTL
CD4 CD8 CD14 CD15 CD19 IL TR RE PLACD4 94% 75% 44% 64% 40% 45% 34% 13%CD8 90% 79% 38% 70% 27% 48% 34% 31%CD14 76% 69% 63% 57% 37% 46% 41% 8%CD15 51% 43% 63% 44% 32% 41% 37% 23%CD19 82% 76% 66% 56% 35% 37% 49% 43%IL 55% 55% 67% 63% 43% 62% 54% 27%TR 47% 58% 64% 53% 44% 71% 81% 11%RE 42% 61% 58% 47% 43% 63% 71% 22%PLA 45% 46% 39% 34% 41% 15% 20% 39%
ReferenceConfirmation
CD4 & CD8 CD15 & PLA
Correlated disease – eQTL associaFons
ρ=0.908 ρ=-‐0.968
Expression↑ -‐> Disease risk↑ Expression↑ -‐> Disease risk↓
Inflammatory bowel disease and microbiome
• IBD model do not develop in Germ-‐free animals
• Specific flora lead to different types of IBD in different gene4cally-‐induced animal models of IBD
• Fecal stream diversion suppress inflammaFon and prevent post-‐operaFve Crohn relapse
High concentraFons of mucosal bacteria in paFents with CD
Swidzsinski, et al. Gastroenterology 2002
40% of CD with concentra4ons >10 000 cfu/ml 100%
90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%
Asym
ptom
atic
cont
rols
Self-
limiti
ng
colit
is
Inte
rmed
iate
colit
is
UC
CD
40 28 104 119 n = % of patients with concentrations of mucosal bacteria of:
0 –<1000 cfu/µl 1000 –<10000 cfu/µl 10000 –<50000 cfu/µl >50000 cfu/µl
54
Dysbiosis in IBD
Walker et al. BMC Microbiology 2011
Decreased bacterial diversity in IBD
Walker et al. BMC Microbiology 2011
Cibles thérapeuFques dans les MICI
Korzenik JR, Podolsky D. Nature Reviews 2006
Chr Gène Fonc#on CD UC 1p31 IL-‐23 receptor Immune inflammatory response + +
9p24 JAK2 Signaling molecules + +
17q21 STAT3 TranscripIon factor + +
18p11 PTPN2 T cell tyrosine phosphatase + -‐
2q37 ATG16L1 Autophagosome pathway + -‐ 5q33 IRGM Autophagosome pathway + -‐ 16q12 NOD2/CARD15 Bacterial recogniIon + -‐
6q27 CCR6 Chemokine receptor + -‐
12q12 MUC19 Epithelial integrity -‐ +
5q33 IL-‐12b (p40) Immune inflammatory response + +
3p21 MST1 Macrophage chemotaxis + -‐
1q32 IL-‐10 ImmunoregulaIon -‐ +
21q22 PSMG1 Proteasome-‐related protein + + 20q13 TNFRSF6B Inflammatory response, apoptosis + +
9q32 TNFS15 Immune inflammatory response + -‐
Varia4ons géné4ques majeures détectées par GWAs dans les MICI
5p13 PTGER4 Barrier funcIon, immunoregulaIon + -‐
Le chemin biologique de l’IL-‐23
IL23R
TH17
IL6, IL21, TGFb +
IL23 TLR ligands, RNA, LPS,
CD40, PGE2 +
JAK2 STAT3/STAT4
IL17 TNF IL6
IL22 IL21
CXCL1
Réaction pro-inflammatoire
Cellule T CD4 Variants génétiques d’IL23R associés avec • Crohn • RCUH • Psoriasis • Spondylarthrite ankylosante
Traitement de la maladie de Crohn avec des antagonistes d’ IL-‐23/12
Sandborn et al. Gastroenterology 2008;135:1130
Des antagonistes d’EP4 pour traiter des maladies immuno-‐inflammatoires
Encéphalite auto-‐immune expérimentale de la souris
Yao et al. Nat Med 2009;15:633
Modula4on médicamenteuse de l’autophagie
Rubinzstein D et al. Nat Rev Drug Discovery. 2007;6:304
Massey D et al. Gut 2008;57:1294 U4lisa4on du sirolimus (rapamycin) pour traiter une maladie de Crohn réfractaire
Pre-‐clinical Clinical
Ac4vity in a theore4cal pa4ent with Crohn’s disease Pariente B, et al. Inflamm Bowel Dis 2010
INFLAM
MATO
RY ACTIVITY (CDAI, CDEIS, CRP)
Surgery
Stricture
Stricture
Fistula/abscess
Disease onset
Diagnosis Early disease
Diges4ve dam
age
Progression of diges4ve disease damage and inflamma4on in CD
Le contrôle de la cicatrisaFon Fssulaire par coloscopie
The desperate quest for the ul4mate biomarker
PubMed search 2008-‐2013 Markers with abnormal levels
in IBD • fecal
– Osteoprotegerin – M2-‐pyruvate kinase – lactoferrin – myeloperoxidase – eosinophil caFonic protein – CalprotecFn,S100A12 – Stool metabolomics
• Urine metabolites • Serum
– S100A12, calprotecFn – Nitrite, neopterin – suPAR, Ghrelin, Endothelin,
galecFn-‐3 – IL6, IL17, sTNFRp55,
sTNFRp75 – CRP, hsCRP, procalcitonin – sCD14, Lipolysaccharide
binding protein – Soluble ST2 – ASCA, ANCA, AMCA, ALCA,
ACCA, anF-‐L, anF-‐C, anFCBIR, anF-‐OMPC, anF-‐I2,
Markers correla4ng with a relevant situa4on in IBD
• fecal – M2-‐pyruvate kinase – lactoferrin – CalprotecFn,S100A12
• Serum – IL6, sTNFRp55, sTNFRp75 – CRP, hsCRP, procalcitonin – ASCA, ANCA, AMCA, ALCA,
ACCA, anF-‐L, anF-‐C, anFCBIR, anF-‐OMPC, anF-‐I2, APLA
Markers able to strongly influence a management decision in IBD
• fecal – CalprotecFn
• Serum – CRP
Markers able to specifically make a decision in IBD
• ……
DefiniFon of the ideal biomarker
• We don’t want biomarkers correlaFng perfectly with CDAI or clinical Mayo
• We want biomarkers answering specific ques4ons relevant to clinical prac4ce – Predic4ng mucosal healing – Predic4ng disease evolu4on/progression – Predic4ng response to treatment
Will the longitudinal monitoring help us to beoer predict relapse in CD?
Preliminary results of an exploratory analysis of longitudinal follow-‐up of the STORI-‐GETAID cohort
N de Suray, and the GETAID, ECCO2012
0
5
10
15
20
25
30
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12 -14
Time before relapse or end of follow-up (months)
Non-relapsers
Relapsers
P=0,001
0
200
400
600
800
1000
1200
0 -2 -4 -6 -8 -10 -12 -14
Time before relapse or end of follow-up (months)
Non-relapsers
Relapsers
P<0,001 CRP (mg/L) Calpro (μg/g)
Algorithm for the monitoring of Crohn’s disease
Clinically AcFve disease
Doubt about lesions locaFon, severity or extent
Endoscopy and/or cross secFonal imaging
No significant lesion
Controlled but symptomaFc
disease
Significant lesion
Uncontrolled disease
AcFve disease without clinical symptoms or
signs of complicaFon
CRP and/or fecal calpro to confirm disease
acFvity
Elevated CRP an/or calpro
Uncontrolled disease
Normal CRP and low fecal calpro
Endoscopy and/or cross secFonal imaging
Lesions confirming
acFve disease Uncontrolled
disease
No significant lesions
Controlled but symptomaFc
disease
Clinically InacFve disease
Low cumulaFve Fssue damage and low risk of
disease progression
CRP and or fecal
calprotecFn to confirm disease
remission
Normal CRP and low fecal calpro
Controlled disease
Elevated CRP and fecal calpro
Endoscopy and/or cross secFonal imaging
Significant lesions
Silent uncontrolled
disease
No significant lesion
Controlled disease but
with increased risk of relapse Significant
cumulaFve Fssue damage and/or high risk of disease progression
Endoscopy and/or cross secFonal imaging to confirm mucosal healing
No significant lesion
Controlled disease
Significant lesions
Silent uncontrolled
disease
Benitez JM et al, Gut in press 2013
A la recherche de nouveaux biomarqueurs pour les IMID
• Récolte de plasma et serum sur des cohortes de plusieurs centaines de paFents IMD
• Récolte de prélèvements Fssulaires correspondant à des lésions spéciques
• IdenFficaFon par techniques de protéomiques de marqueurs spécifiques – De lésions – Du caractère évoluFf de la maladie – De la réponse au traitement
1 : Etude protéomique différen4elle quan4ta4ve rela4ve sans marquage sur des pools d’échanFllons (n=3 ou 4) regroupés par type de lésion (n=30 minimum par groupe) Type d’échanIllons : digestats tryspiques d’extraits protéiques de biopsies Comparaisons IBD : lésions superficielles (érythème), lésions érosives (ulcères), lésion profondes (sténoses), zones saines adjacentes Comparaison RA : Lésions non érosives et lésions érosives Technologie : séparaFon par 2D-‐nanoUPLC couplée à la spectrométrie de masse à haute résoluFon (idenFficaFon et quanFficaFon relaFve de protéines, pepFdes, info sur certaines modificaFons post-‐traducFonnelles ) Méthodologie : analyse quanFtaFve relaFve permeoant la sélecFon de candidats biomarqueurs protéiques potenFels
Etude différentielle quantitative relative sans marquage
Quan4fica4on basée sur l’intensité du signal MS
MSE
nanoAcquity UPLC® – SynaptTM HDMSTM G2 (Waters)
Protein Links Global Server (Waters) - Identification des Protéines et peptides - Analyse Quantitative Relative - Statistiques : paire wise (triplicates)
Digestats tryspiques des échnatillons sont spikés avec des digestats de protéines standards
ajoutées en ratio connus et différents
« co-injection » Internal std : Glu-fib pour avoir une
correction sur la masse
Séparation 2D-nanoUPLC
2 : Valida4on des candidats biomarqueurs au niveau sérique et/ou fécal par protéomique ciblée, sur chaque pa4ent individuellement (n=30 à 50 / groupe) Technologie : QuanFficaFon relaFve par MulFple ReacFon Monitoring (MRM) de chaque candidat biomarqueur candidat chez chaque paFent à parFr d’échanFllons collectés de façon non invasive (plasma, sérum ou les selles) Analyses staIsIques : -‐ analyse mulFvariée pour définir des algorithmes uFlisant les biomarqueurs quanFfiées et permeoant de discriminer les catégories de paFents considérées – calcul des sensibilité et spécificité diagnosFque de ces algorithmes (cross validaFon par « Leave-‐one-‐out ») -‐ Etude de corrélaFons des biomarqueurs aux types de lésions et aux autres données cliniques
QuanFficaFon par « MulFple ReacFon Monitoring » (MRM) on LC-‐ESI-‐TQ-‐MSMS
LC and Xevo-‐TQ-‐S (Waters)
Principe: - Matrice biologique à doser (plasma, urine, lysat cellulaire…) - ajout d’un standard interne (protéine d’intérêt ou un peptide*) - extraction des protéines + digestion à la trypsine : peptides - séparation par chromatographie liquide des peptides et analyse par SM (LC-ESI-TQ-MS) quantification relative
ou absolue
Postulat de départ : concentration en protéine correspond à la concentration en peptides
Conclusions • Les IMID et en parFculier la maladie de Crohn représentent
un poids sociétal important • Deux défis majeurs
– Traitement ciblés et adaptés aux paFents – Monitoring non invasif de la maladie
• La génomique nous permet d’avoir une approche moléculaire et plus seulement clinique de la maladie
• La protéomique nous permet de rechercher de nouveaux biomarqueurs de la maladie
• Le biobanking est une étape-‐clé • Des valorisaFons dans le domaines des traitements et des
biomarqueurs doivent être développées
