LES TESTS

VIROLOGIQUES

GENETIQUES

PREDICTIFS

Professeur Christian TREPO

HOPITAL CROIX-ROUSSE LYON

INSERM LYON

La révolution génétique a commencé

• « Médecine personnalisée » en Hépatologie

• Tests prédictifs :

– de la fibrose

– de la réponse au traitement

– de la tolérance au traitement

Tests génétiques prédictifs de la fibrose

Cirrhosis Risk Score (CRS) (Hépatite C)

PNPLA3 / Adiponutine

Stéatose/Fibrose

Nash

Alcool

VHC

Role of the cirrhosis risk score (CRS)

for the prediction of fibrosis progression

in hepatitis C patients with minimal liver disease

Pierre Pradat1, Eric Trepo2, Andrej Potthoff3, Rakesh Bakshi3,

Bradford Young4, Robert Lagier4, Christophe Moreno2,

Arnaud Lemmers2, Thierry Gustot2, Christian Trepo1, Michael

Adler2, Heiner Wedemeyer3

1 Department of Hepatogastroenterology, Hotel-Dieu, Lyon, France,

2 Département d’Hepatogastroenterologie, Hôpital Erasme, Université Libre de

Bruxelles, Bruxelles, Belgium, 3 Department of Gastroenterology and Hepatology, Medizinische Hochschule,

Hannover, Germany, 4 Celera, Alameda, CA, USA

Progression of liver fibrosis in patients with hepatitis C

(n=1157)

1

2

3

4

0 10 20 30 40 50

F METAVIR

Duration (years)

Rapid Intermediate

Slow

Poynard et al Lancet 1997;349:825-832

Progression of liver disease in hepatitis C is multifactorial

Host &

Environment

(40%)

genetics

virus

(60%)

Functional Mechanism of 7

SNPs in CRS Signature

Interaction with HCV

•TRPM5 (SNP 3) Lipid metabolism and transport

• DEGS1 (SNP 5)

– fatty acid desaturase

To be determined

• AQP2 (SNP 7)

• AP3S2 (SNP 4)

– vesicle mediated transport

• STXBP5L (SNP 6)

– vesicle mediated transport

?

Cirrhosis and HCC

• AZIN1 (SNP1)

• TLR4 (SNP2)

• TRPM5 (SNP 3)

* Huang et al, Gastroenterology 130: 1679-1687, 2006

Innnate Immune Response

•TLR4 (SNP2)

– stellate cell activation

Objective

Validate

whether CRS was able to predict

FIBROSIS PROGRESSION

among European Caucasians

with mild chronic hepatitis C

CIRRHOSIS / HCC

Brussels cohort -

CRS in patients with or without

fibrosis progression (n=25)

CRS is predictive

of fibrosis progression

in F0-F1 patients 12 13 N =

Progression

Yes No

CR

S s

core

1,00

,80

,60

,40

,20

0,00

p=0.050

13 ,49 ,53

12 ,72 ,68

No

Yes

Fibrosis

progression

N

Median

CRS

Mean

CRS

Hannover cohort -

CRS in patients with or without

fibrosis progression (n=31)

1615N =

Fibrosis progression

YesNo

CR

S

1,00

,90

,80

,70

,60

,50

,40

,30

,20

p=0.018

15 ,66 ,63

16 ,78 ,78

No

Yes

Fibrosis

progression

N

Median

CRS

Mean

CRS

Using the 0.678 threshold defined by

the ROC curve:

High risk

0 1 0.678

PPV = 72%

NPV = 74%

% progressors

<=0.678 26%

>0.678 72% p=0.001

Diagnostic accuracy = 73%

Alcool

*Teli et al. Lancet 1995

*Reed et al Alcohol Clin Exp Res 1996

Hôte &

Environnement

GENETIQUE

?

•10-20% grands éthyliques*

HA: Progression multifactorielle

• Etudes sur cohortes de jumeaux suggèrent

Concordance entre jumeaux monozygotiques 3x supérieure

à celle entre jumeaux dizygotiques (16.9 vs 5.3%)*

Cirrhose

Nature Genetics, 2008

1 SNP (rs738409 C>G)

dans la région du gène PNPLA3

Porteurs de l’allèle G

associé au degré de stéatose

Non p

orteu

rs

Port

eurs

0

20

40

60

80

100

F0

F1

F2

F3

F4

Allèle G

% P

ati

en

ts

F4 F4

Influence de PNPLA3 sur la

fibrose/cirrhose

p=0.001

Impact of PNPLA3 (rs738409 C>G) SNP

on steatosis and fibrosis in various liver diseases

NAFLD

Romeo et al. Nat Genet 2008

Valenti et al. Hepatology 2010

Rotman et al. Hepatology 2010

Sookoian et al. Hepatology 2011

Speliotes et al. PLoS Genet 2011

…

ALD

Tian et al. Nat Genet 2010

Stickel et al. Hepatology 2011

Trépo et al. J Hepatol 2011

Krawczyk et al. J Hepatol 2011

CHC

Steatosis

non-genotype 3 Fibrosis

Valenti et al. Hepatology 2011

Cai et al. J Hepatol 2011

Müller et al. J Hepatol 2011

Krawczyk et al. J Hepatol 2011

Valenti et al. Hepatology 2011

Müller et al. J Hepatol 2011

Thursz et al. EASL 2011

1. Erasme hospital,

Bruxelles, Belgique

2. Hannover Medical School,

Hannover, Germany

3. Hôtel Dieu hospital,

Lyon, France

Cohorts

2 1

3

p=0.002

p<0.001

p<0.001

p=0.015

p=0.013

p=0.009

p=0.034

p=0.002

rs738409 GG

Age

Male gender

BMI

Diabetes

OH > 30g/d

Steatosis >5%

rs738409 GG

Age

Male gender

BMI

Diabetes

OH > 30g/d

Steatosis >5%

rs738409 GG

Age

Male gender

BMI

Diabetes

OH > 30g/d

Fibrosis (cross-section) Fibrosis (progression)

Steatosis ≥ 5%

Logistic regression for histological damage

0 1 3 4 5

OR (95% CI)

2 6 0 1 3 4 5

OR (95% CI)

2 6

0 1 3 4 5

OR (95% CI)

2 6

OR = 2.55

OR = 2.64 OR = 3.13

Perspectives

Stade de Fibrose

(PBF vs méthodes non invasives)

Fibrosis assessment

(LB or non-invasive method)

F0-F1 F2-F4

Treatment CRS

Low risk High risk

Treatment Observation or

delayed treatment

IL-28 B et autres

polymorphismes

Influence de l’IL-28 B sur

l’efficacité des trithérapies

(1)

EASL 2011 - D’après Poordad F et al., abstract 12 ;

Pol S et al., abstract 13, actualisés.

p < 0,0001

p < 0,0001

p < 0,0001

p < 0,0001

p < 0,0001

p < 0,004

D’après Thomson AJ et al., Gastroenterology 2010;139:120-9.

La malédiction de l’IL-28 B :

après la non-réponse, le cancer ! • 1 088 patients japonais VHC+ ayant été traités par IFN (mono- ou bithérapie)

avec statut IL-28 B (rs8099917) connu

• RVS patients TT : G1 = 37 % G non-1 = 75 %

RVS patients TG/GG : G1 = 11 % G non-1 = 59 %

• Incidence du CHC au cours du suivi

– Patients RVS (n = 407) : 2 %

– Patients non-RVS (n = 681) : 7,5 %

EASL 2011 - D’après Asahina Y et al., abstract 82, actualisé.

Incidence du CHC chez les patients non-RVS en fonction du statut IL-28 B

Après ajustement sur l’âge, le sexe et le degré de fibrose

RR = 2,5

chez les patients non-TT

p = 0,02

Non-RVS (n = 681)

IL-28 B TT

IL-28 B non-TT (%)

CHC : carcinome hépatocellulaire.

IL-28 B : autres rôles prédictifs

EASL 2011 - D’après Bochud YP et al., abstract 1361 ;

Sonneveld MJ et al., abstract 71, actualisés.

Hépatite C

Association à une activité, une fibrose et une vitesse de progression de la fibrose plus élevée

Hépatite B

Association à la séroconversion HBe après traitement par IFN (chez 205 patients

suivis pendant 173 semaines) :

Association entre génotype AA et séroconversion HBe

en fin de suivi (OR = 2,12 [0,83-5,42])

Association entre génotype AA et séroconversion HBs

(OR = 3,47 [1,04-13,5]

Association entre génotype AA

et séroconversion HBe (OR = 3,16 [1,26-8,52])

Génotype IL-28 B

Pretreatment serum IP-10 and anti-HCV E1E2 antibodies

and IL28B Gene Polymorphism as Useful Biomarkers for Treatment Response in

Patients Chronically Infected with HCV

Histogram displaying the SVR rates for patients with Baseline IP-10 ● < 150 ng/ml : 68%; 32/47 patients, ● 150-600 pg/ml : 55%; 56/102 patients, and ● > 600 pg/ml : 21%; 5/24 patients P values using the chi-squared test

2006

Conclusion : Low pretreatment IP-10 levels

predict RVR and SVR, even with higher BMI and viral load

Association of IL28B genotype and pretreatment IP-10 levels with treatment response

Contexte (2) : Histoire naturelle de l’hépatite C

Contamination par le HCV

Eradication Virale Spontanée

Hépatite Chronique

Cirrhose

Carcinome hépatocellulaire 5 ans après le diagnostic de la

cirrhose

60-90%

1-3% par an

31

10-30%

10-40%

Anticorps de guérison

Réponse cellulaire efficace - Nature ?

- Spécificité ?

Predictors of sustained virological response (SVR) to pegIFN and ribavirin therapy

Darling et al. Hepatology 2011;53:14-22

Infections par le HCV

33

Etat de l’art

- Modèles d’étude

- Anticorps neutralisants

- Infections HCV

- Biologie de HCV

2.Outils d’étude

3.Résultats

4.Conclusions et Perspectives

Ac anti-HCV (Core, NS3…)

Symptoms +/-

Time after Exposure

Titer

Normal

0 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 Years

HCV RNA = VIREMIE (RT-PCR, bDNA)

Marqueurs viraux

Négativation de la virémie Normalisation des transaminases

GUERISON SPONTANEE =10-40%

ALT

Symptômes +/-

ARN du HCV

Mois Années

Temps après exposition

Tit

re

= Transaminases

Hépatite C aiguё

Symptômes +/-

Time after Exposure

Titer

Normal

0 1 2 3 4 5 6 1 2 3 4 Years Months

HCV RNA

ALT

Virémie persistante Transaminases élevées fluctuantes

Ac anti-HCV (Core, NS3…)

Mois Années

Temps après exposition

Tit

re

Hépatite C chronique : 60-90%

ETUDE IV : CONCLUSION

Les anticorps anti-E1E2A,B sont associés à la

guérison et sont prédictifs de la réponse virologique soutenue (SVR)

34

3.Résultats

- Etudes des interactions HCVsp-HepaRG

- Développement d’un système d’infection des HepaRG par les HCVsp

- Expression de l’épitope E1E2/D32.10 sur les particules HCVlp

- Association des α anti-E1E2A,B à la guérison et à la SVR

2.Outils d’étude

4.Conclusions et Perspectives

Etat de l’art

Patients Guéris Spontanés (Groupe 1 : « C », 52)

Porteurs chroniques (Groupe 2 : « NT », 50)

Non Répondeurs (Groupe 3 : « NR », 40)

Répondeurs Complets

(Groupe 4 : « CR », 52)

αE1E2A,B +++

+/-

+/-

++ (+)

M-1 M0 M+1 M+3

NR - - - -

CR ++ + +++ ++

Prédiction de la réponse virologique soutenue (SVR) aux

traitements antiviraux

Traitement

Association à la guérison

35

Signification biologique des anticorps anti-E1E2A,B in vivo

3.Résultats

2.Outils d’étude

4.Conclusions et Perspectives

Etat de l’art

Diagnostic value

Patients’ groups

(n)

Time

SVR

Follow-up CR/NR

(16)

M-1 M+1 M+3 M+6

Cut-off (O.D. x 1000)

1131 1227 1161 1060

AUC (area under the

ROC curve 1)

0.979 0.982 0.964 0.938

p (probability) 0.003 0.002 0.003 0.007

Sensitivity (%) 87.5 87.5 87.5 87.5

Specificity (%) 100 100 100 83.3

PPV (%) 100 100 100 87.5

NPV (%) 85.7 87.5 87.5 83.3

Ndongo et al., Hepatology 2010

Predictive Values for SVR to SOC Antiviral Therapy (ROC curve analysis)

= DIAGNOSTIC ACCURACY

Specificity (%) 100 100 100

PPV (%) 100 100 100

Conclusion : Anti-E1E2 Antibodies as a new predictive biomarker

of SVR to SOC antiviral therapy

CONCLUSION (I)

1) Les tests génétiques CRS PNPLA/3 prédisent la progression vers la fibrose

2) Ils seront très utiles pour l’indication de traitement chez les patients avec hépatites minimes ou en cours de stabilisation d’addiction

CONCLUSION (II)

1) Il existe des marqueurs de prédiction de la réponse au traitement.

2) L’IL28B et l’IP10 sont les mieux validés

3) Les anticorps de guérison Anti E1-E2 sont encore plus performants et complètent cette prédiction.

Prédiction de la réponse virologique prolongée par le HCV-Geno-FibroTest®

EASL 2011 - D’après Costa JM et al., abstract 1333, actualisé.

Construction d’un nouveau score prédictif de réponse virologique prolongée à partir du FibroTest-ActiTest®, et des 3 polymorphismes récemment décrits comme influençant

le pourcentage d’éradication (IL-28 B et UGT1A1) et d’anémie sous ribavirine (ITPA)

Avec un seuil à 0,2, sensibilité à 98 % et VPN à 87 %

Avec un seuil à 0,66, spécificité à 92 % et VPP à 83 %

Entre 0,2 et 0,6, zone intermédiaire

HCV-GenoFibroTest® : 5 facteurs : IL-28 B, génotype VHC,

charge virale, FibroTest®, ActiTest®

Faible probabilité de RVS (< 13 %) chez 23 % des patients

Probabilité intérmédiaire de RVS (47 %) chez 67 % des patients

Forte probabilité de RVS (> 87 %) chez 10 % des patients

HCV-GenoFibroTest® : courbes ROC

Population

Évaluation

Validation

- Population d’évaluation initiale = 0,743 (0,655-0,810 ; p < 0,0001)

- Population de validation = 0,753 (0,616-849 ; p = 0,0007)

VPN : valeur prédictive négative ; VPP : valeur prédictive positive.