Cartographie protéomique sérique des vascularites systémiques : identification de clusters mécanistiques spécifiques à chaque type de vascularite

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Introduction Les vascularites systémiques regroupent des maladies hétérogènes impliquant des voies inflammatoires distinctes mais partiellement chevauchantes. Elles incluent les vascularites de gros vaisseaux (artérite à cellules géantes, ACG), de moyen calibre (périartérite noueuse, PAN) et de petit calibre (vascularites associées aux ANCA : granulomatose avec polyangéite, GPA, et polyangéite microscopique, PAM ; ou à dépôts immuns : cryoglobulinémique, IgA). Ces entités reposent sur des interactions complexes entre immunité innée, immunité adaptative, remodelage vasculaire et réponses stromales. Les signatures circulantes permettant de différencier ces mécanismes restent mal définies. Nous avons cherché à caractériser les réseaux protéiques sériques propres à chaque vascularite par une approche protéomique multiplexe ultra-sensible, afin d’identifier des clusters mécanistiques et de potentiels biomarqueurs. Patients et méthodes Des échantillons sériques de 205 patients atteints de vascularites (ACG, PAN, GPA, MPA, vascularite cryoglobulinémique, vascularite à IgA) et de 20 témoins sains ont été analysés par la technique NULISA, permettant le dosage simultané et ultrasensible de 245 protéines. L’analyse différentielle de l’expression protéique par rapport aux témoins a permis un clustering non supervisé des analytes. Résultats Huit modules fonctionnels ont été identifiés : 1) réponse de phase aiguë (IL-6, CRP, CCL28), 2) chimiokines Th1/Tfh induites par l’IFN-γ (CXCL9, CXCL11, MICB), 3) remodelage/angiogenèse (VEGFA, MMP/TIMP) et recrutement neutrophilique (CCL7, CXCL2), 4) alarmines épithéliales/immunité de type 2 (TSLP, IL-33), 5) interactions myéloïdes–cellules stromales et résolution de l’inflammation (TREM1, TREM2, PDFGB, TGFB3, OSM), 6) co-stimulation cellules endothéliales–lymphocytes T (CD40, CD83, ANGPT2, FURIN), 7) checkpoints immunitaires et régulation des lymphocytes T (IL-10, CTLA-4, PD-1, TNFRSF9, TNFRSF13 C), et 8) présentation antigénique et priming des lymphocytes B et T (CD70, CD80, GZMA, LAG3). Bien que le module 1 révélait une “signature protéique” commune (inflammation systémique), chaque vascularite présentait un profil distinct. L’ACG surexprimait les modules 1, 2 et 3 (inflammation systémique, axe Th1, remodelage vasculaire). La PAN se limitait aux modules 1 et 2, traduisant une inflammation nécrosante sans remodelage marqué. La GPA combinait les modules 1, 2, 3 et le module 4, enrichi en alarmines épithéliales. La PAM présentait la signature la plus large (modules 1 à 7), incluant inflammation, co-stimulation T et remodelage fibrotique. La vascularite cryoglobulinémique surexprimait surtout les modules 2, 7 et 8, centrés sur l’axe Th1/Tfh, les checkpoints immunitaires et la présentation antigénique et priming des lymphocytes B et T. La vascularite à IgA ne montrait pas de signature spécifique. Conclusion L’approche NULISA permet de distinguer des signatures mécanistiques propres à chaque vascularite : inflammation systémique et remodelage dans l’ACG, profil nécrosant restreint dans la PAN, module épithélial dans la GPA, spectre pan-inflammatoire et fibrotique dans la PAM, et priming adaptatif dans la vascularite cryoglobulinémique. Ces résultats ouvrent la voie à une stratification biologique et à l’identification de biomarqueurs de suivi et de nouvelles cibles thérapeutiques.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.