Mes données de santé
The information site for patients treated within the Unicancer network or included in Unicancer network clinical trials. 
Objectives

Le cancer de l’endomètre est la tumeur gynécologique la plus fréquente en France et touche majoritairement les femmes ménopausées. Historiquement, le cancer de l’endomètre était divisé en deux grands sous-types histologiques, corrélés à un pronostic globalement favorable ou défavorable. L’analyse moléculaire menée en 2013 par The Cancer Genome Atlas a profondément modifié cette vision de la maladie en mettant en évidence quatre sous-types corrélées au pronostic de la maladie. Ces sous types sont définis par des altérations moléculaires spécifiques : POLE ultramutés (5–8 % des cas, pronostic excellent), MSI/dMMR hypermutés (pronostic intermédiaire), NSMP/copy-number low (souvent mutés PTEN, PIK3CA ou CTNNB1, pronostic intermédiaire), p53mut/copy-number high (profil séreux-like, pronostic défavorable). Depuis, la prise en charge des patientes s’est progressivement individualisée selon les caractéristiques moléculaires et le stade au diagnostic, jusqu’à aboutir aux nouvelles recommandations internationales de l’ESGO 2025. Cependant, des zones d’ombre persistent dans cette stratification moléculaire, en particulier pour les tumeurs présentant ≥ 2 caractéristiques moléculaires (en particulier, dMMR+p53mut, POLEmut+p53mut). Ces tumeurs sont regroupées sous le terme de « multiple classifier ». 

Selon les recommandations internationales, ces cas doivent être classifiés selon leur mutation génomique principale : groupe POLEmut (si présence de mutation des gènes POLE concomitante à p53abn et/ou MMRd dMMR), groupe dMMR (si présence de dMMR et p53abn). Néanmoins certaines associations (ex. POLE + TP53) pourraient définir des sous-groupes plus à risque. En raison de leur rareté (3 à 11 % des cas), les tumeurs endométriales multiclasses ont été peu étudiées, ce qui rend leur caractérisation biologique encore mal définie et leur évolution clinique peu connue. Les données disponibles dans la littérature sont contradictoires concernant le pronostic, notamment pour les tumeurs dMMR+p53mut. Ainsi, León-Castillo et al. rapportent une survie sans récidive favorable pour les tumeurs dMMR+p53mut, comparable à celle des dMMR seules (92,2 % vs 70,8 % pour les p53mut ; p = 0,024). À l’inverse, l’étude multicentrique polonaise récente de Szatkowski et al. [10] portant sur 1 075 patientes a montré que les tumeurs dMMR+p53mut (3,9 %, n = 42) présentaient un profil morphologique distinct, avec davantage de caractéristiques clinico-pathologiques défavorables par rapport aux dMMR isolées (n = 246). Plusieurs éléments de la littérature soutiennent l’hypothèse selon laquelle p53mut pourraient être associé à un pronostic défavorable dominant, même au sein des tumeurs dMMR. Kato et al. ont montré que, dans les cancers de l’endomètre dMMR non liés au syndrome de Lynch, la présence d’une anomalie de p53 était associée à une survie globale à 5 ans significativement plus faible (53,6 % vs 93,9 % ; p = 0,0016). De même, Michalova et al. ont rapporté que parmi 12 cancers de l’endomètre multiclasses, une majorité de patientes présentaient une maladie agressive (6/9). Dans le sous-groupe POLEmut, 3 tumeurs sur 4 étaient diagnostiquées à un stade avancé, avec un décès lié à la maladie. Parmi les cas dMMR+TP53mut, 3 patientes sur 5 ont développé une maladie métastatique, et une est décédée. Enfin, De Vitis et al. ont observé une tendance à une augmentation non significative du risque de récidive dans ce sous-groupe.

Ces observations soulignent la nécessité de mieux caractériser les carcinomes endométriaux multiclasses, en particulier ceux porteurs de mutations TP53, afin d’anticiper leur évolution clinique, d’affiner le pronostic et d’adapter les stratégies thérapeutiques adjuvantes. 

A l’IUCT-O, les analyses par shallow whole-genome sequencing (sWGS) sont réalisées en routine. Notre hypothèse est que l’intégration des données sWGS dans la classification moléculaire des carcinomes multiclasses TP53-mutés permet de distinguer des sous-groupes à pronostic et stade FIGO différentiel, au-delà de la classification moléculaire standard PROMISE/ESGO.

L’objectif principal de cette étude est de déterminer si les analyses de copy number alterations (CNA) sWGS permettent de mieux stratifier les carcinomes endométriaux multiclasses porteurs de mutation TP53.

Les objectifs secondaires sont de déterminer :

Quelle proportion de carcinomes multiclasses TP53-mutés présente une instabilité génomique détectable par sWGS.

Si le profil immunohistochimique de p53 (pattern aberrant vs clonal/wild-type) est corrélé avec la présence d’instabilité génomique dans ces tumeurs multiclasses.

Si les carcinomes multiclasses TP53-mutés instables présentent un pronostic (OS, PFS) et un stade FIGO différent des tumeurs multiclasses stables et des p53mut “classiques” ?.

Si les combinaisons multiclasses (POLEmut + TP53, dMMR + TP53, triple-class) diffèrent en termes de CNA, d’instabilité génomique et de stade FIGO.

Data controller

Oncopole Claudius Regaud – IUCT-Oncopole

1 avenue Irène Joliot Curie

31059 Toulouse Cedex 9 

France

Categories of data used
Données d’identification (sans donnée nominative) / Données de santé
Origine de données utilisées
Soins
Institut Claudius Regaud (Toulouse)
2019
2020
2021
2022
2023
2024
2025
Population subject to research or data processing

Critères d’inclusion : 

- Patientes prises en charge à l’IUCT-O depuis 2019, pour un cancer de l’endomètre

- Classification moléculaire : « multiclasses », POLE, p53Abn et dMMR

-  Age ≥ 18

 

Critères d’exclusion :

  • Patiente ayant exercé son droit d’opposition à l’étude
Legal basis

Base juridique et exception permettant de traiter les données au sens des articles 6 et 9 du RGPD

Article 6 (Licéité du traitement) :  intérêts légitimes du responsable de traitement

Article 9 (Exception permettant de traiter des données de santé) :  intérêt public dans le domaine de la santé publique

 

Internal and external data recipients

Nom du responsable scientifique :

Bataillon Guillaume, Anatomopathologiste, Service d’Anatomie Pathologique

Ricotta Giulio, Chirurgien, service de chirurgie, IUCT-Oncopole

 

- Equipe associée : 

Del Mathilde, Assistante de chirurgie, service de chirurgie, IUCT-Oncopole

Thomas Volosov, Interne d’Anatomie Pathologique, Service d’Anatomie Pathologique, IUCT-Oncopole

Mathilde Morisseau, Biostasticienne, Biostatistics & Heath Data Science department, IUCT-Oncopole

Research start date
02/11/2025
Data retention period

Les bases de données et les tables de correspondance seront conservées en base active sur des serveurs sécurisés distincts jusqu’à 2 ans après la dernière publication des résultats, puis archivées de façon intermédiaire pendant 5 ans avant d’être totalement anonymisées ou détruites.

 

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