Le lymphome de Hodgkin (LH) est l’un des lymphomes les plus fréquents. Le pronostic demeure excellent au prix d’un lourd traitement. Les paramètres pronostics classiques ne permettent pas d’identifier les patients à risque de résistance au traitement de première ligne. Les facteurs pronostics biologiques tendent à se développer avec plusieurs études mettant en évidence leurs pertinence. L’étude du profil d’expression génique ou gene expression profiling (GEP) de l’ensemble du tissu tumoral a permis d’introduire une nouvelle approche dans l’étude des biomarqueurs. Dans la présente étude exploratoire rétrospective, nous rapportons pour la première fois l’utilisation de la technique RT-MLPA couplée au séquençage « NGS » dans une cohorte de 40 d’échantillons de LHc, en rémission complète (RC) ou en rechute et/ou réfractaires (RR) après traitement de première ligne. Nous avons sélectionné 21 patients en RC et 19 en RR. Au total 38 ARN ont été analysés, 19 dans le groupe RR, et 19 dans le groupe RC et 33 données d’expression génique ont pu être générées. A partir d’un panel de 137 gènes ayant un intérêt diagnostic ou pronostic dans le lymphome, nous avons sélectionné 15 gènes présentant une différence d’expression génique statistiquement significative entre les deux groupes RC et RR : BCL6, BCMA, CCDC50, CD40, CD86, CD95, CRBN, ICOS, KI67, MEF2B, MYBL1, MYC, MYD88, Imu.alpha et XPO1. Après correction de Bonferroni, 2 gènes ont été sélectionnés : BCMA (p= 0.0375) et MYC (p=0.0378). Les données d’expression génique de 8 gènes ont pu être comparées à l’échelle protéique par IHC. Il existait une très bonne corrélation pour PD1 (ICC = 0.574, p= 0.002), CD163 (ICC = 0.434, p=0.02) et une bonne corrélation pour EBER (coefficient de kappa = 0.75, p = 0.05). Les gènes MYC (p = 0.0027) et BCMA (p = 0.002) étaient surexprimés dans le groupe de patients RR. Les survies globales et sans progression ont été évaluées, en fonction de l’expression génique des gènes MYC et BCMA par un modèle de Cox. Une courbe ROC a permis de définir la meilleure valeur seuil permettant de distinguer les deux groupes RC et RR. Il existait une différence de survie globale et de survie sans progression en fonction de l’expression génique de BCMA (p = 0.0142 et p=0.014). Il n’existait pas de différence de survie globale en fonction de l’expression de MYC (p = 0.259). Par contre il existait une différence de survie sans progression en fonction de l’expression de MYC (p = 0.00327). Enfin nous avons proposé un algorithme de classification afin de classer les patients en RC ou en RR en fonction de l’expression de MYC et BCMA.