Variation in Stem Cell Driven Hierarchies Underlies Clinical Outcome and Drug Response in AML Zeng et al.

Ce très beau travail de l’équipe de John Dick met en avant l’intérêt du RNAseq dans une approche pronostique et théranostique des LAM. Ils ont repris les données de single cell RNAseq d’une précédente étude, qui avait séquencé plus de 13000 cellules de 7 patients, et ont identifié 3 nouvelles populations souches. Utilisant les signatures de 7 populations malignes, ils ont appliqué ce modèle à de multiples cohortes de malades, permettant de déterminer chez chaque individu la relative abondance de ces sous-types cellulaires, et de reconstruire la hiérarchie leucémique.

Les patients sont ainsi clusterisés en 4 groupes en fonction de la proportion de « cellules souches quiescentes », de « cellules progénitrices » ou de « blastes plus matures », et des différences entre ces sous-groupes sont observées en termes de survie et de réponse à la chimiothérapie. Ils démontrent que le score LSC17 élevé corrèle avec le groupe « cellules souches quiescentes » et inversement corrélé au groupe des « progéniteurs », suggérant que le score LSC reflète la hiérarchie cellulaire de la LAM.

Concernant la théranostique, l’équipe a dérivé un score LSC7, dérivé du LSC17, qui permet de classer les patients selon un profil hiérarchique immature ou mature, et qui permet de screener les patients qui bénéficieront du Venetoclax (Score LSC-haut) ou du Gemtuzumab-Ozogamicin (LSC bas = blastes plus matures). L’utilisation des scores LSC17 ou LSC7 (expression génique) permettrait d’avoir une classification pronostique basée sur le LSC17 ou théranostique basée sur le LSC7.