OncoHost publie une étude permettant d’intégrer des données protéomiques issues du sérum et du plasma

OncoHost a annoncé la publication d’une nouvelle étude dans le Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis (JPBA), intitulée « Bridging the Gap: A Systematic Approach to Integrating Serum and Plasma Proteomic Datasets for Biomarker Studies ». L’étude présente un cadre computationnel validé permettant d’harmoniser des jeux de données protéomiques issus du sérum et du plasma — des types d’échantillons historiquement considérés comme non comparables sur le plan analytique en raison de différences biologiques et pré-analytiques.

En surmontant cet obstacle de longue date et cette fracture technique, ce cadre permet aux chercheurs de combiner des cohortes hétérogènes, accélérant les efforts de découverte et de validation de biomarqueurs. L’approche renforce à la fois la profondeur analytique et l’applicabilité translationnelle de la recherche protéomique, tout en offrant une nouvelle flexibilité dans l’utilisation des échantillons.

Cette collaboration multi-institutionnelle a réuni des chercheurs de premier plan du National Cancer Institute (NCI), de Yale School of Medicine, du Heidelberg University Hospital et de l’entreprise de développement de biomarqueurs ions.bio, aux côtés de l’équipe scientifique d’OncoHost.

Le sérum et le plasma sont largement utilisés en recherche clinique et en biobanques ; toutefois, les différences de préparation des échantillons entraînent des variations protéomiques qui ont limité la comparaison directe et l’intégration des données entre types de spécimens. Par conséquent, de grandes cohortes rétrospectives issues de chacun de ces types d’échantillons ont souvent été analysées séparément.

Dans cette étude, les chercheurs ont réalisé un profilage protéomique à haut débit de 7,289 proteins à l’aide de la SomaScan® platform sur 177 matched serum–plasma sample pairs provenant de patients atteints de cancer, répartis en trois cohortes indépendantes. Fait remarquable, 91.6% of proteins ont montré une corrélation statistiquement significative (p < 0.05) entre le sérum et le plasma. À partir des paires d’échantillons appariées, l’équipe a dérivé des facteurs d’échelle linéaires cohérents entre les cohortes, étayant la généralisabilité et la robustesse de la méthodologie de rapprochement.

L’étude a validé la stratégie de rapprochement au moyen de la PROphet® platform d’OncoHost — un modèle basé sur la protéomique plasmatique et alimenté par l’IA, conçu pour prédire les résultats de l’immunothérapie chez des patients atteints de cancer du poumon non à petites cellules (NSCLC). Appliqué à des mesures protéomiques sériques mises à l’échelle, le modèle PROphet a conservé sa précision prédictive. La classification du bénéfice clinique et la stratification de la survie obtenues à partir des données sériques transformées étaient comparables à celles générées à partir du plasma, confirmant la préservation du signal biologique sous-jacent.

Au-delà de l’alignement immédiat des jeux de données, l’étude propose une méthodologie structurée pour une future standardisation des types d’échantillons, incluant la compatibilité entre types de tubes et matrices biologiques. La comparabilité entre spécimens pourrait permettre d’exploiter de précieuses cohortes basées sur le sérum pour des initiatives de découverte et de validation.

À mesure que la protéomique devient de plus en plus centrale en oncologie de précision, des approches de standardisation systématiques comme celle-ci seront essentielles pour faire progresser le développement de biomarqueurs reproductibles et évolutifs.

OncoHost est une entreprise technologique dont le siège est à Binyamina, en Israël, et à Cary, en Caroline du Nord, qui transforme l’approche de la médecine de précision afin d’améliorer les résultats pour les patients.