Signatures métabolomiques par spectrométrie de masse et risque de cancer du sein

National audience ; Contexte et objectifs : La métabolomique permet d’étudier l’ensemble des métabolites présents dans un biofluide. Cette étude basée sur une analyse non ciblée en spectrométrie de masse a pour but d’étudier si des profils métabolomiques établis à partir d’un prélèvement sanguin sur des femmes a priori en bonne santé, pourrait contribuer à prédire le risque à long terme de développer le cancer du sein et d’améliorer la compréhension de son étiologie. Méthodes : Un cas-témoin niché prospectif a été mené dans la cohorte SU.VI.MAX, incluant 211 cas de cancer du sein et 211 témoins appariés. Les profils métabolomiques ont été établis sur des échantillons de plasma prélevés à l’inclusion, avant l’apparition du cancer, grâce à une analyse non ciblée par spectrométrie de masse (LC-MS). Des modèles de régressions logistiques conditionnelles multivariées ont été calculés sur chaque ion présélectionné grâce à une ANOVA et sur les combinaisons de potentiels biomarqueurs issus d’une Analyse en Composante Principale. Une correction de test multiple de type FDR (False Discovery Rate) a été appliquée. Résultats : Plusieurs métabolites étaient associés au risque de cancer du sein. La finalisation de l’identification des métabolites discriminants est en cours. Au vu des résultats actuels, les femmes caractérisées par un niveau plasmatique plus élevé de valine (OR=1,45 [1,15-1,83] ; p= 0,009), de phénylalanine (OR=1,43 [1,14-1,78] ; p=0,009), de tryptophane (OR=1,4 [1,1-1,79] ; p=0,01), et de glutamine (OR=1,33 [1,07-1,66] ; p=0,01) et d’un niveau plus bas d’O-succinyl-L-homosérine (OR=0,7 [0,55-0,89] ; p=0,01) auraient un risque plus important de développer un cancer du sein dans la décennie qui suit. Conclusions et perspectives : Cette étude suggère plusieurs associations entre profils métabolomiques à l’inclusion et risque à long terme de développer le cancer du sein et confirme certains résultats que nous avons mis en évidence par une analyse RMN. Cette étude pourrait aider à améliorer l’identification des ...