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CANCER: Comment la tumeur évolue de la cellule à la métastase

Actualité publiée il y a 3 années 6 mois 1 semaine
PNAS

Cette équipe de l’University of Pennsylvania School of Medicine présente un logiciel remarquable qui contribue à reconstituer l’évolution d’un cancer de la première cellule à la formation de métastases. Cet arbre phylogénétique de l'évolution du cancer (visuel ci-contre) a toute son importance : il va permettre aux oncologues de mieux prédire le site et la gravité des métastases et d’opter pour le meilleur traitement. Ces travaux, présentés dans les Actes de l’Académie des Sciences américaine, vont donc permettre d’identifier les cellules responsables de la pathogenèse et de « tracer » les voies moléculaires à cibler pour stopper le développement des tumeurs.

Les tumeurs ne sont pas des masses homogènes : car les cellules individuelles au sein d'une tumeur ne sont pas tous les mêmes. Une seule biopsie de la tumeur d'un patient n'est pas forcément un reflet exact de la constitution physiologique et génétique de toute la masse. Au cours du développement d'un cancer, les cellules sont en constante évolution et les cellules cancéreuses mobiles qui causent les métastases sont le résultat « mortel » de ce processus. Enfin les tumeurs diffèrent également chez des patients atteints du même type de cancer. Globalement, l'évolution d'une tumeur implique l'accumulation de mutations de toutes sortes qui influencent collectivement les capacités et caractéristiques des cellules tumorales.


Comment prescrire un traitement personnalisé, sur mesure pour le patient ? C'est le champ de recherche de multiples équipes qui travaillent sur les différents types de cancers et leurs différents facteurs. Cette équipe interdisciplinaire de la Penn a développé « Canopy », une nouvelle approche qui permet de reconstituer l'évolution des cellules tumorales en recherchant 2 types de mutations, les d'altérations génétiques somatiques (augmentation anormale du nombre de copies du gène dans la cellule) et altérations de nucléotides simples (SNP ou Single Nucleotide Polymorphism) à partir de plusieurs échantillons prélevés chez un patient. Ici, l'efficacité de l'approche est démontrée sur des échantillons de leucémie et de cancer de l'ovaire, ainsi que des lignées de cellules de cancer du sein humain.

La notion de « make-up d'une tumeur » : elle reflète ainsi, pour un patient donné, une combinaison de plusieurs populations cellulaires distinctes qui diffèrent en génétique, en expression génétique et en physiologie, expliquent les auteurs. L'objectif est donc de parvenir à une image la plus précise possible de cette hétérogénéité afin d'éviter l'échec de thérapies ciblées ou le développement de la résistance aux médicaments.

Canopy prend en compte ces différences, car il utilise des données provenant de plusieurs tranches de la même tumeur dans l'espace et le temps, par opposition à un échantillonnage unique à un site unique et à un moment donné dans le temps. De plus, Canopy est open-source et sera donc ouvert à l'ensemble des oncologues. Il leur permettra d'identifier des biomarqueurs spécifiques des différentes populations de cellules cancéreuses au sein des échantillons de tumeurs, associés à la résistance aux médicaments et à la malignité invasive, entre autres. Canopy « se nourrit » d'échantillons multiples de tissus provenant du même patient, normaux et provenant de différents sites de la tumeur et prélevés à des moments différents. En permettant de reconstituer cet arbre de l'évolution de la tumeur, le logiciel permet aux oncologues de prédire la suite de l'évolution de la tumeur, c'est-à-dire le site et la gravité des métastases, et donc les meilleures options thérapeutiques. Il reste, écrivent les chercheurs à valider Canopy sur une cohorte plus importante d'échantillons.

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