Du laboratoire au lit du patient pour la théranostique du sarcome via le DM Spider Mass basé sur la spectrométrie de masse in vivo en temps réel

Contexte
Les sarcomes sont rares et très hétérogènes et posent encore des difficultés diagnostiques. Un
diagnostic précis et rapide est essentiel pour la prise en charge des patients. Pour surmonter
ces difficultés, nous proposons d’évaluer les performances de la technologie Spider Mass.
SpiderMass est un dispositif médical (DM), basé sur la spectrométrie de masse non destructif
récemment développé Par PRISM U1192 Inserm, conçu pour l’oncologie de précision par
l’analyse moléculaire en temps réel des tissus ex vivo et in vivo. La preuve de concept a été
établie avec des résultats préliminaires publiés sur el sarcome qui ont étudié les performances
diagnostiques de la technologie sur un nombre limité d’échantillons de tumeurs humaines et
canines. SpiderMass a permis de distinguer les tissus sains, malins et nécrotiques, et de classer
les sarcomes par sous-type et grade grâce aux spectres lipidomiques spécifiques.
Objectifs
Le projet vise à réaliser une étude clinique au CLCC Oscar Lambret de cette technologie sur
cette pathologie. Pour ce faire, le premier objectif consistera à valider échelle la sensibilité et
la spécificité de cet outil sur une cohorte multicentrique à grande échelle en la comparant avec
le diagnostic biopathologique établi par les experts pathologistes du groupe sarcome Français
selon la classification OMS 2019 des tumeurs des tissus mous. Le second objectif consistera en
étude sur des biopsies en per-opératoires puis in vivo au bloc opératoire. Le troisième objectif
sera l’évaluation in vivo en temps en réel la qualité des marges chirurgicales en cas de chirurgie
à visée curative.
Méthodes
Le système fonctionne à l’aide d’une sonde laser infra-rouge (OPO) pulsé portable pour obtenir
des profils moléculaires métabo-lipodomiques par excitation résonante des molécules d’eau
via un micro-échantillonnage de tissus. Les profils moléculaires sont caractéristiques des
phénotypes cellulaires analysés et donc particuliers aux types de tissus (tissu normal, tumeur
ou nécrose), aux sous-types histologiques et au grade. Les profils moléculaires peuvent donc
être associés à des phénotypes cellulaires spécifiques grâce à l’apprentissage automatique où
les spectres MS sont associés avec leur classe (type histologique, grade, sous-type de cancer…)
pour construire des modèles de classification. Cette phase d’apprentissage est réalisée sur des
échantillons bien caractérisés. Après la validation, l’interrogation en temps réel de ces modèles
fournit un retour d’information instantané au clinicien. Cette étude comprendra une phase
rétrospective sur des échantillons FFPE, puis une phase prospective sur des biopsies ou des
pièces chirurgicales de tumeurs des tissus mous. La construction de bibliothèques spectrales
et de modèles de classification histo-lipidomique pour le diagnostic et le classement des
tumeurs avec le test d’une plateforme d’intelligence artificielle basée sur l’apprentissage
profond sera réalisée, suivie d’une validation par une interrogation en temps réel des
classifications en aveugle.
Perspectives
Cette étude Clinique permettra de faire la preuve de concept de la technologie SpiderMass à
la fois en pathologie et au bloc opératoire sur des tumeurs rares et très hétérogènes. Elle
constituera d’une phase logique dans l’évaluation des marges chirurgicales qui est une
question majeure dans la gestion des sarcomes. Si l’analyse SpiderMass peut rapidement et
adéquatement discriminer le sarcome du tissu non néoplasique environnant, elle pourrait
alors devenir un nouvel outil en per-opératoire pour guider la procédure chirurgicale.