Greffe d’organes : détecter le risque de rejet à partir d’une simple prise de sang

Après une greffe, le risque de rejet demeure malgré le suivi systématique par le patient transplanté d’un traitement immunosuppresseur. Des consultations régulières restent ainsi indispensables pour s’assurer du bon fonctionnement de l’organe greffé. Le suivi de certains paramètres fonctionnels et histologiques permet en effet de détecter un éventuel risque de rejet. Des paramètres dont la modification n’intervient toutefois que tardivement, lorsque le greffon est déjà en souffrance. Pour détecter de manière plus précoce le risque de rejet, la start-up BioMAdvanced a ainsi entrepris le développement d’une solution de diagnostic basée sur la recherche de biomarqueurs dans le sang. Ces indicateurs trahissent plus précocement le risque de rejet, et permettent ainsi de moduler le traitement à temps. Cofondatrice et directrice du Conseil scientifique de la start-up, Sophie Brouard nous en retrace les origines et revient en détail sur la solution de diagnostic développée par BioMAdvanced, dont la commercialisation devrait débuter fin 2025.

Techniques de l’Ingénieur : Quelles ont été les étapes qui vous ont permis d’aboutir à la création de BioMAdvanced ?

Sophie Brouard : Je suis en premier lieu chercheuse au niveau académique, et Directrice de recherche à l’Inserm(1). Depuis les années 2000, mes collègues et moi-même travaillons sur les sujets de transplantations rénales et pulmonaires ainsi que sur des maladies auto-immunes. Notre objectif est de trouver des biomarqueurs qui permettraient de détecter plus précocement un rejet après une transplantation et d’assurer un meilleur suivi des traitements dans le cadre de maladies auto-immunes. Il existe en effet aujourd’hui des moyens, dans le cas d’une transplantation rénale, de suivre le rejet par des paramètres fonctionnels. Mais quand ces paramètres fonctionnels changent, cela signifie, en fait, qu’une souffrance du greffon existe déjà. Il est donc trop tard pour intervenir. Il en va de même au niveau histologique : quand on s’aperçoit de signes histologiques, c’est trop tard… Nous avons donc cherché à détecter des marqueurs que l’on puisse trouver avant ces marqueurs fonctionnels. Nous nous sommes ainsi orientés vers des pistes moléculaires, vers les gènes.

Nous voulions également rester dans un compartiment peu invasif, ce qui excluait la biopsie. Le sang, en revanche, nous semblait intéressant : à chaque consultation, le patient fait déjà une prise de sang, cela représentait donc pour nous une occasion de faire une mesure de gènes.

À partir de là, nous avons poursuivi nos travaux, et nous avons eu l’occasion de nous intéresser à une cohorte de patients transplantés très rares : des patients qui ne prenaient plus de traitements immunosuppresseurs et qui continuaient malgré tout à avoir une fonction rénale normale. Cela correspondait à une définition de la tolérance. Il s’agit d’un phénomène extrêmement rare : normalement quand on est transplanté, on doit suivre un traitement à vie. Nous avons donc essayé de voir si ces patients avaient quelque chose de particulier et nous les avons finalement associés à une situation de faible risque de rejet immunologique. Nous avons trouvé chez eux des biomarqueurs, et à partir de là, une signature du faible risque de rejet en transplantation rénale.

En validant cette signature, nous nous sommes aperçus qu’elle pouvait également être importante pour déceler le rejet subclinique, c’est-à-dire le rejet qui n’est pas détectable cliniquement. La signature que nous avons détectée est présente chez les patients qui ont un faible risque de rejet et inversement chez ceux qui ont un haut risque de rejet, de rejet subclinique.

Après cette première signature, nous avons adopté la même approche au niveau du poumon, sachant qu’en transplantation pulmonaire, il n’y a pas de tolérance. Nous nous sommes donc intéressés à des patients qui présentaient un rejet chronique de leur greffon. Nous avons, de la même manière que pour le rein, établi une signature du risque de rejet.

Dans les maladies auto-immunes, enfin, nous nous sommes intéressés à la rectocolite hémorragique. L’idée, dans ce cas, a été de pouvoir détecter les patients qui pourraient être éligibles aux traitements. Quand on traite les patients en première intention avec un anti-TNF(2), on a énormément de personnes résistantes à ce traitement, qui perdent donc du temps. L’idée était donc de déterminer quels patients pourraient bénéficier de ce traitement et quels malades devraient bénéficier directement d’une deuxième ligne de traitement. Il s’agit dans ce cas de marqueurs que l’on appelle des biomarqueurs compagnons.

À partir de tout cela, nous nous sommes dit qu’il serait intéressant de lancer une start-up sur ce sujet. J’avais déjà un peu d’expérience car nous avions développé auparavant une entreprise, Effimune, qui est devenue OSE Immunotherapeutics, orientée sur les anticorps monoclonaux. Le lancement de BioMAdvanced a un peu été un concours de circonstances… Nous avons suivi le programme DeepTech Founders(3), nous avons également été accompagnés par Atlanpole(4), qui nous a vraiment poussés à y aller. Un de mes collègues m’a conseillé de rencontrer Frédéric Pette, qui est devenu notre CEO. Nous étions cinq au total pour monter l’entreprise : Frédéric et moi-même, ainsi que Richard Danger, ingénieur qui travaillait depuis longtemps à mes côtés, Jean-Michel Bouler, qui m’avait conseillé de rencontrer Frédéric, ainsi que son frère, Nicolas Bouler, qui est plus spécialisé sur les aspects qualité et développement.

Quelle est la nature des biomarqueurs que vous évoquez ? Sont-ils les mêmes quel que soit l’organe transplanté ?

Il s’agit de biomarqueurs très liés aux lymphocytes B. Nous avons publié plusieurs papiers montrant que ces marqueurs sont vraiment spécifiques à un organe. Nous avons notamment réalisé, avec un collègue anglais, une étude comparative de patients tolérant un rein, et de patients tolérant un foie. Nous avons montré que les biomarqueurs étaient très différents.

Pour le poumon et le rein, les différences sont un peu moins marquées, il y a quelques gènes communs, mais les gènes que nous avons retenus, ceux qui sont les plus discriminants, ne sont pas les mêmes.

Comme je l’évoquais, il s’agit donc de gènes liés aux lymphocytes B, mais pas uniquement. Pour la signature « rein », on se retrouve par exemple avec trois paramètres cliniques et deux gènes : un gène impliqué dans la multiplication des lymphocytes B, qui s’appelle TCL1A, mais l’autre, AKR1C3, est plutôt un gène des cellules NK (Natural Killer) [capables de tuer des cellules tumorales et des cellules infectées, NDLR].

Pour le poumon, il s’agit également de gènes plutôt liés aux lymphocytes B, mais pas que, on les retrouve aussi dans les lymphocytes T. Il s’agit de gènes liés aux phénomènes de prolifération, transcription, activation.

Pour la signature que l’on retrouve dans la rectocolite hémorragique, il s’agit cette fois de gènes situés sur la voie du récepteur de l’IL-7, IL-7 étant une cytokine qui permet la croissance des lymphocytes.

Ces biomarqueurs sont-ils détectables avant qu’un patient bénéficie d’une transplantation ?

C’est une question qui nous est souvent posée, mais non, ces marqueurs ne sont pas détectables avant transplantation. Cela s’explique notamment par le fait que ces gènes sont des gènes de l’inflammation, des gènes de la régulation. Or, pour avoir de la régulation, il faut avoir du « danger », comme l’a montré une chercheuse dans les années 1970. Dans notre cas, ce « danger » est justement représenté par l’évènement de la greffe.

Il faudrait en revanche que nous poussions nos travaux plus loin pour être sûrs de cela. Il reste une part d’incertitude à ce sujet.

Comment l’analyse de ces biomarqueurs est-elle réalisée ?

Elle est faite par une PCR tout à fait standard, une RT-PCR(5), et nous l’avons également validée par NanoString(6), une technique qui permet de passer beaucoup plus d’échantillons.

Nous avons ensuite développé un algorithme, une équation basée sur cinq paramètres : trois paramètres cliniques : nombre de rejets antérieurs, genre et prise d’inhibiteurs de calcineurine, et les deux gènes biomarqueurs, auxquels on donne un poids, en fonction de leur expression et de leur importance dans la détection. Cela nous permet d’obtenir un chiffre, qui, s’il dépasse le seuil de 3,14, indique que le patient est à risque de rejet.

Quel rôle le médecin pourrait-il avoir face à cet algorithme et le chiffre qu’il permet d’obtenir ?

Le médecin disposera d’un chiffre qui lui indique si le patient est à risque de rejet. Après, évidemment, c’est toujours à lui d’avoir le dernier mot et d’interpréter. Il faut aussi prendre en compte les aspects cliniques.

Une fois le risque de rejet déterminé, quelles sont alors les options thérapeutiques ?

Déjà, après avoir déterminé par notre technique le risque de rejet, il faut s’en assurer en réalisant une biopsie. Après, on peut envisager une modification du traitement si cette biopsie confirme le résultat. Soit on augmente les doses, soit on change le traitement parce qu’il n’est pas adapté. Une surveillance peut également être mise en place : le clinicien peut aussi estimer que, malgré de mauvais paramètres, on ne change rien. Dans ces cas-là, l’idée sera alors de suivre beaucoup plus le patient. C’est un aspect vraiment important, la surveillance fait beaucoup.

Quelles sont les prochaines étapes à franchir avant la commercialisation de cette technologie, prévue pour fin 2025 ?

J’ai notamment déposé, dans le cadre de l’appel à projets européen ERA PerMed, un projet dont l’acronyme est AGORA(7). L’objectif est d’évaluer les patients à faible risque de rejet et, derrière, dans le cadre d’une étude clinique, de diminuer les doses d’un des immunosuppresseurs. Ce projet a été accepté. Notre test va donc être mis en œuvre directement chez ces patients dans le cadre d’une étude prospective, qui inclura également une validation rétrospective sur 300 patients, pour laquelle notre test sera également utilisé.

(1) Institut national de la santé et de la recherche médicale

(2) TNF : Tumor Necrosis Factor – facteur de nécrose tumorale. Les anti-TNF sont des médicaments qui bloquent l’action de ces protéines sécrétées par les lymphocytes T et qui interviennent dans le processus inflammatoire et les réactions immunitaires.

(3) Programme de formation à l’entrepreneuriat destiné aux chercheurs, lancé par Hello Tomorrow, en partenariat avec Bpifrance et sous le patronage conjoint du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation, et du Ministère de l’Économie et des Finances.

(4) Atlanpole Biotherapies est le pôle de compétitivité en santé du Grand Ouest.

(5) Reverse transcription‐polymerase chain reaction, technique associant transcription inverse et réaction de polymérisation en chaîne.

(6) Technologie utilisée pour capturer et dénombrer des molécules d’ADN, d’ARN ou des protéines à l’aide d’un système de sondes chromocodées.

(7) Algorithm of Graft Outcome in Renal Allotransplantation