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Un logiciel pour prédire l'évolution d'un cancer

Une équipe de l’University of Pennsylvania School of Medicine a présenté un logiciel remarquable qui contribue à reconstituer l’évolution d’un cancer de la première cellule à la formation de métastases. La construction de cet arbre phylogénétique de l’évolution du cancer va permettre aux oncologues de mieux prédire le site et la gravité des métastases et d’opter pour le meilleur traitement. Ces travaux 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 toutes 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.

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 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.

L’objectif est donc de parvenir à une image la plus précise possible de cette hétérogénéité biologique et génétique afin d’éviter l’échec de thérapies ciblées ou le développement de la résistance aux médicaments.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

PNAS

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