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Personnaliser le traitement du cancer avec l'aide de «tumeurs virtuelles»
Dans le but d'aider à personnaliser davantage les soins contre le cancer, les chercheurs développent des simulations informatiques de tumeurs pour prédire comment le cancer d'un patient individuel est susceptible de réagir à des médicaments particuliers.
De nombreuses tumeurs se développent car elles empêchent le système immunitaire du patient de trouver et de détruire les cellules cancéreuses.
Les simulations informatiques - ou "tumeurs virtuelles" - sont le fruit d’une collaboration entre des chercheurs du College of Dentistry de l’Université de l’Iowa et une société privée Cellworks Group Inc. et ont été présentées à la 57e réunion annuelle et exposition de la , FA, pendant le week-end.
Kim Alan Brogden, professeur de parodontie, explique qu'avec l'aide des tumeurs virtuelles, ils devraient être en mesure de tester la capacité des médicaments individuels à surmonter la suppression du système immunitaire que le cancer peut déclencher chez le patient.
"Ainsi, nous sommes mieux en mesure de déterminer quel type de traitement conviendrait le mieux au cancer de cette personne."
De nombreux cancers sont capables d'éviter les attaques du système immunitaire d'un patient en ignorant leurs «points de contrôle immunitaires» - des molécules sur les cellules immunitaires qui doivent être activées ou réduites au silence pour déclencher une réponse immunitaire.
Les médicaments d'immunothérapie qui ciblent ces points de contrôle sont très prometteurs comme traitements du cancer. Ils sont souvent constitués d'anticorps qui déclenchent une attaque sur les cellules cancéreuses.
Cependant, le professeur Brogden - dont l'expertise en recherche englobe la microbiologie, l'inflammation et le cancer de la bouche - explique que certains de ces médicaments n'ont qu'un taux de réponse inférieur à 20,5% chez les patients.
Le bon traitement pour le bon patient
Les chercheurs pensent qu'ils peuvent augmenter l'efficacité des médicaments en les rendant spécifiques à la constitution génétique des cellules de chaque tumeur.
Pour développer cette approche, ils prennent d'abord l'information génétique de la cellule cancéreuse d'un patient et la chargent dans la simulation pour prédire les réponses de certains points de contrôle immunitaires à certains médicaments.
Ils développent ensuite des cellules vivantes dans le laboratoire avec la même composition génétique et voient si le médicament produit la même réaction dans les points de contrôle immunitaires des cellules.
Si les réponses de la tumeur virtuelle et des cellules réelles coïncident, l'équipe a identifié un traitement qui fonctionnera pour ce patient.
Si les résultats sont différents, il reste encore du travail à faire pour aligner le modèle sur les cellules actives.
Le professeur Brogden affirme que leurs études actuelles produisent une corrélation d'environ 85-86% des correspondances. Il conclut:
"Notre objectif est de développer un flux de travail très spécifique au patient qui pourrait être utilisé tôt après le diagnostic du cancer pour faciliter l'identification de traitements efficaces contre le cancer."
Une thérapie réussie consiste à utiliser une médecine de précision pour trouver le bon traitement pour le bon patient dans un délai raisonnable, ajoute-t-il.
Lui et ses collègues suggèrent que les modèles virtuels et vivants pourraient également être utilisés pour dépister des traitements combinés, par exemple, comprenant soit plus d'un médicament d'immunothérapie, soit un médicament d'immunothérapie associé à un médicament de chimiothérapie.
Leur objectif est de produire un traitement anticancéreux personnalisé qui réduit le temps et les coûts de traitement, tout en contribuant à améliorer les perspectives à long terme des patients.
Pendant ce temps, Nouvelles médicales aujourd'hui a récemment appris une autre étape importante vers la médecine personnalisée: des chercheurs de l'Université de Toronto au Canada ont cartographié plus de 1 500 gènes essentiels à la survie au cancer. L'équipe affirme que le travail mène à une carte fonctionnelle du cancer où les cibles des médicaments sont liées aux variations des séquences d'ADN.
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