L’objectif est d’évaluer l’expression des rétrovirus endogènes et notamment les membres de la famille HML-2 contenant des épitopes cibles mis en évidence par notre équipe (Bonaventura et al. 2022; Alcazer et al. 2022). Nous rechercherons des signatures transcriptomiques associées à cette expression, avec une analyse préférentielle des signatures immunes. Le rôle pronostique ou prédictif sera analysé en fonction des données disponibles.

ErVimmune est spécialisée dans la recherche, le développement et la commercialisation de thérapies cellulaires à base de lymphocytes T modifiés (TCR-T cells) et de vaccins thérapeutiques de nouvelle génération, ciblant de nouvelles familles d’antigènes tumoraux non-conventionnels dérivés des rétrovirus endogènes humains (human endogenous retroviruses ou HERVs).

Les HERVs résultent d'anciennes infections rétrovirales et représentent une part substantielle du génome humain (8 %). Epigénétiquement réduits au silence dans les cellules normales, les gènes HERV sont réactivés et anormalement exprimés dans plusieurs types de tumeurs et sont à l’origine du déclenchement de réponses immunitaires. ErVimmune a réalisé une percée scientifique majeure en montrant que seul un nombre limité de HERV sont exprimés de manière anormale dans certaines tumeurs. Nous avons pu identifier les régions communes partagées entre ces HERV spécifiques et déterminer les épitopes partagés par les cellules tumorales présents dans ces domaines. L’approche de ErVimmune a établi pour la première fois que les antigènes dérivés des HERVs représentent une source d'antigènes tumoraux spécifiques capables d'induire une forte réponse immunitaire et exprimés avec une sélectivité tumorale élevée dans différents types de tumeurs et partagés entre les patients.

Cette approche repose sur une méthode bioinformatique propriétaire innovante (Figure 1) pour l'identification et la sélection des cibles antigéniques tumorales dérivées des HERVs les plus prometteuses.

Dans le cadre du projet MYPROBE, des RNAseq ont été réalisés sur des patientes atteinte d’un cancer du sein triple négatif à haut risque de rechute. Ces données ont permis d’identifier des signatures immunes associées qui ont été corrélées à des paramètres clinico-biologiques des patientes.

Nous souhaiterions pouvoir analyser les données issues des RNAseq afin d’analyser l’expression des HERVs et de pouvoir les associer aux signatures immunes.