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Evolution du cancer: comment les lois de la nature pourraient prédire la croissance tumorale

Le cancer est l'une des maladies les plus difficiles de notre époque. le nombre de nouveaux cas devrait augmenter d'environ 70% dans le monde au cours des 20 prochaines années. Mais si les médecins pouvaient prédire l'évolution d'un cancer? Cela serait sûr d'ouvrir la voie à des stratégies de traitement plus efficaces. Selon les résultats d'une nouvelle étude, une telle possibilité pourrait être dans les cartes.
Les chercheurs affirment que l'évolution du cancer pourrait être prédite par un modèle mathématique basé sur des modèles de lois naturelles.

Dans le journal Génétique de la natureLes chercheurs révèlent comment on pourrait prédire la croissance du cancer en utilisant un modèle mathématique basé sur des modèles qui influencent le flux des rivières et la luminosité des étoiles, connu sous le nom de «modèle de distribution des lois de puissance».

Le Dr Andrea Sottoriva, co-responsable de l'étude, Chris Rokos Fellow en évolution et en cancérologie à l'Institute of Cancer Research, au Royaume-Uni, et ses collègues ont noté que des études antérieures avaient tenté de déterminer l'évolution des tumeurs. l'information s'est avérée difficile.

"L'absence d'un cadre théorique rigoureux capable de faire des prédictions sur des données existantes signifie que les résultats des études de profilage génomique du cancer sont souvent difficiles à interpréter", expliquent-ils.

En tant que tel, l'équipe souligne la nécessité d'un modèle mathématique pouvant être appliqué aux données sur différents profils tumoraux afin de prédire la croissance des tumeurs.

"Cette prévisibilité signifie que la grande quantité de données génétiques que nous pouvons générer à partir de biopsies tumorales pourrait nous indiquer comment un cancer donné évoluera avec le temps - quelles mutations le conduiront à une maladie plus agressive, quand elles apparaîtront et quels médicaments seront mieux les traiter », explique le Dr Sottoriva.

"Comme dans une partie d'échecs, le but est d'anticiper le prochain mouvement de l'adversaire, pour finalement gagner la partie."

Evolution prédite du modèle de plus de 300 tumeurs

Pour leur étude, l'équipe a analysé 904 tumeurs provenant de 14 types de cancer différents, y compris les cancers de l'intestin, de l'estomac, du cerveau, du poumon et du pancréas.

Faits en bref sur le cancer
  • Jusqu'en janvier 2014, environ 14,5 millions de personnes ayant des antécédents de cancer vivaient aux États-Unis.
  • L'an dernier, plus de 1,6 million de nouveaux cas de cancer ont été diagnostiqués aux États-Unis.
  • En 2015, environ 589 430 personnes aux États-Unis sont mortes d'un cancer.

En savoir plus sur le cancer

Les chercheurs ont découvert que l’on pouvait prédire l’évolution de 323 de ces tumeurs - y compris celles de l’estomac, de l’intestin et de certains cancers du poumon - en appliquant un modèle de distribution de la loi de puissance.

L'équipe explique que des gènes importants du cancer dans ces tumeurs étaient déjà présents lorsque les tumeurs ont commencé à croître. En outre, ils ont constaté que toute nouvelle mutation apparaissant à l’intérieur de ces tumeurs n’avait aucun effet sur la croissance, ce qui en faisait des mutations «passagères».

Selon les chercheurs, ces mutations de passagers se sont accumulées selon un modèle de distribution de la loi de puissance qui se présente sous la forme d’un ensemble de lois naturelles, telles que celles qui entraînent le débit du Nil et la brillance des étoiles.

"Notre étude montre que la propagation des mutations à travers un cancer suit les lois naturelles - et est donc théoriquement prévisible, tout comme nous pouvons prédire le mouvement des corps célestes ou le temps", explique le Dr Sottoriva.

Alors que leur modèle était moins efficace pour prédire l’évolution de certaines tumeurs - comme celles des cancers du cerveau et du pancréas -, les chercheurs notent que la création de modèles mathématiques plus élaborés pourrait permettre de prévoir cette évolution à l’avenir.

La prévisibilité de l'évolution du cancer pourrait faire progresser le traitement du cancer

Dans l'ensemble, l'équipe affirme que leurs résultats ont d'importantes implications cliniques, car ils pourraient aider les médecins à distinguer les mutations qui stimulent la croissance tumorale et nécessitent un traitement des mutations des passagers qui pourrait être inoffensif.

Le Dr Kat Arney, responsable de l'information scientifique à Cancer Research UK - qui a contribué au financement de l'étude - estime que si un tel outil entre en jeu, il pourrait ouvrir des stratégies de traitement plus efficaces pour les patients atteints de cancer.

"Si les médecins étaient capables de prédire de manière fiable l'évolution du cancer dans le temps, cela pourrait les aider à choisir les traitements les plus efficaces pour chaque patient", explique-t-elle. "Grâce aux progrès de la technologie du séquençage de l'ADN, nous sommes maintenant en mesure de suivre l'évolution des tumeurs au fil du temps au niveau génétique le plus profond."

Commentant les résultats de l'équipe, le co-responsable de l'étude, le Dr Trevor Graham, chef du laboratoire Evolution and Cancer du Barts Cancer Institute de l'Université Queen Mary de Londres, a déclaré:

"Nous considérons souvent les cancers comme la croissance chaotique et incontrôlée des cellules dans le corps. Mais contrairement à cette intuition, notre étude montre comment l'évolution du cancer est en fait souvent très ordonnée et peut même être expliquée par une règle mathématique simple.

Cette règle est importante car elle simplifie énormément notre vision de l'évolution des cancers. Maintenant que nous connaissons la règle, nous pouvons tenter de la plier en notre faveur pour améliorer les résultats des patients. "

L'étude a été financée par un don de Chris Rokos à l'Institut international du cancer, ainsi qu'au Wellcome Trust, au Cancer Research UK et au Medical Research Council, entre autres organisations.

Dr. Sottoriva parle davantage de la recherche de l'équipe dans cette courte vidéo.

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