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GLIOBLASTOME : Prévenir l’évasion de cette tumeur cérébrale mortelle

Actualité publiée il y a 2 heures 41 min 41 sec
Nature Communications
C'est une nouvelle stratégie de traitement de précision combinant profilage génétique et fonctionnel pour prédire comment le glioblastome va répondre au traitement (Visuel Adobe Stock 535437761)

Une étude, menée au des scientifiques de l’UCLA Health Jonsson Comprehensive Cancer, révèle comment cette tumeur cérébrale mortelle, le glioblastome, parvient à échapper au traitement. Ces travaux, présentés dans la revue Nature Communications identifie une nouvelle stratégie de traitement de précision combinant profilage génétique et fonctionnel pour prédire comment le glioblastome va répondre au traitement.

 

Ces travaux contribuent à expliquer pourquoi le glioblastome, l'une des formes les plus agressives de cancer du cerveau, devient résistant au traitement.

 

L’un des auteurs principaux, le Dr David Nathanson, professeur de pharmacologie moléculaire et médicale à la David Geffen School of Medicine de l’UCLA précise : « De nombreux traitements contre le cancer sont basés sur le profil génétique de la tumeur du patient. Cependant, les caractéristiques génomiques seules ne permettent pas toujours de prédire comment la tumeur va réagir à la thérapie.

 

Notre recherche va au-delà du schéma génétique de la tumeur, et prend en compte les résultats des tests fonctionnels pour identifier comment les cellules cancéreuses vivantes peuvent réagir aux traitements ».

Une image beaucoup plus claire des traitements qui fonctionnent

  • Le profilage génétique analyse la composition génétique de la tumeur ;
  • le profilage fonctionnel, observe le comportement des cellules cancéreuses en réponse aux traitements ;
  • combiner ces 2 techniques permet de prédire plus précisément dans quelle mesure le glioblastome répondra aux traitements et donc le cibler plus efficacement.

 

Le glioblastome est notoirement complexe à traiter en raison de sa capacité à résister à la mort cellulaire ou apoptose, mais aussi de son adaptation rapide aux thérapies. La médecine génomique de précision traditionnelle utilise le séquençage de l’ADN pour identifier les mutations génétiques dans les tumeurs et associer à ces mutations des thérapies spécifiques, cependant cette approche ne fournit qu’un instantané de la réponse probable de la tumeur. Cette approche peut ne pas prédire le succès du traitement car elle ne tient pas compte du comportement dynamique des cellules cancéreuses.

 

  • L’intégration du profilage fonctionnel aux données génomiques pour évaluer la résistance du glioblastome à l’apoptose va permettre de mieux mesurer les réponses des cellules cancéreuses aux traitements qui visent justement à déclencher la mort cellulaire en temps réel ;
  • les thérapies standard comme la radiothérapie ou la chimiothérapie peuvent modifier le fonctionnement du mécanisme d’autodestruction de la tumeur, mais cet effet dépend de caractéristiques génétiques spécifiques, avec l'implication de gènes clés - comme le gène p53 ;
  • finalement, le développement d’un outil d’apprentissage automatique appelé GAVA qui combine des données génétiques et fonctionnelles a permis de prédire quelles tumeurs répondraient le mieux à une combinaison de traitements anticancéreux et de médicaments qui bloquent certaines protéines.

 

Une nouvelle approche donc, plus sophistiquée, plus holistique et finalement plus précise qui va marquer une étape dans le traitement de ce cancer mortel, le glioblastome, et, plus largement, pour la médecine de précision.


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