Éliminer les cellules cancéreuses et sauver les cellules saines
Une nouvelle approche expérimentale et computationnelle mise au point par des chercheurs danois et finlandais semble prometteuse pour le traitement de patients atteints de cancers du sang ou de tumeurs solides. L’équipe de recherche a utilisé des données pharmacogénomiques publiques à grande échelle pour pré-entraîner un modèle d’apprentissage automatique appelé scTherapy qui prédit avec précision les options de traitement spécifiques à un clone en se basant exclusivement sur le séquençage de l’ARN d’une seule cellule (scRNA-seq). Cette nouvelle approche a été élaborée avec le soutien financier de différents projets financés par l’UE: REMEDI4ALL, CROC, RESIST3D et DISCOVER. Un financement a également été apporté par un autre projet soutenu par l’UE, ERA PerMed, par le biais des initiatives PARIS, JAKSTAT-TARGET et CLL-CLUE financées dans le cadre des appels transnationaux conjoints 2020 et 2022. Une tumeur unique peut être constituée de populations de cellules tumorales distinctes, ou clones, présentant des profils moléculaires et phénotypiques différents. Le traitement des tumeurs malignes avancées nécessite donc des thérapies capables d’agir sur différentes cibles en même temps. Toutefois, l’identification systématique de traitements spécifiques au patient qui co-inhibent sélectivement les clones cancéreux constitue un défi, car il existe beaucoup plus de combinaisons possibles de doses de médicaments que ce qui pourrait être testé dans les cellules du patient. L’étude publiée dans «Nature Communications» montre comment la nouvelle approche permet d’identifier des options de traitement multicibles personnalisées dans différentes populations de patients et de cellules. Les études de cas des chercheurs se concentreront sur les cancers du sang (leucémie aiguë myéloblastique récidivante et réfractaire) et les tumeurs solides (carcinome ovarien métastatique). Le matériel et les données sur le cancer de l’ovaire ont été fournis en partie par le projet DECIDER, financé par l’UE.
Faible toxicité pour les cellules saines
«Nous démontrons que les combinaisons prédites n’ont pas seulement un effet synergique sur la destruction globale des cellules cancéreuses, mais qu’elles entraînent également des effets secondaires toxiques minimes sur les cellules non cancéreuses, ce qui augmente la probabilité d’une application clinique», déclare Aleksandr Ianevski, co-auteur de l’étude, dans un article publié sur le site web de l’université d’Helsinki, en Finlande, coordinatrice de DECIDER et partenaire de REMEDI4ALL. Aleksandr Ianevski est chercheur doctorant au Finnish Institute for Molecular Medicine (FIMM), un institut de recherche translationnelle rattaché à l’université qui se concentre sur la génomique humaine et la médecine de précision. Les résultats montrent que plus de 95 % des combinaisons de traitement prédites présentent une synergie, ce qui signifie qu’elles ont le potentiel d’améliorer l’efficacité du traitement. En outre, plus de 80 % des combinaisons ont montré une faible toxicité pour les cellules saines. «Comme l’approche n’utilise qu’un nombre limité de cellules primaires de patients, elle est largement applicable à tous les échantillons de patients qui se prêtent à l’établissement de profils par scRNA-seq. Les combinaisons sélectives de médicaments approuvés offrent également des possibilités directes de reconversion pour le traitement du cancer», note Kristen Nader, première autrice de l’étude, également chercheuse doctorale au FIMM. Les projets ERA PerMed (ERA-Net Cofund in Personalised Medicine) et RESIST3D (Targeting drug resistance in ovarian cancer through large-scale drug-response profiling in physiologically relevant cancer organoids) sont terminés. Le projet CROC (Unravelling ChemoResistance mechanisms and improving first-line therapeutic strategies in high-grade serous Ovarian Carcinoma using multi-culture patient-derived organoids) prendra fin en décembre 2024 et le projet DECIDER (Improved clinical decisions via integrating multiple data levels to overcome chemotherapy resistance in high-grade serous ovarian cancer) en 2026. REMEDI4ALL (BUILDING A SUSTAINABLE EUROPEAN INNOVATION PLATFORM TO ENHANCE THE REPURPOSING OF MEDICINES FOR ALL) et DISCOVER (DISCOVERing treatment from biomedical research) se termineront tous deux en 2027. Pour plus d’informations, veuillez consulter: site web du projet DECIDER site web du projet ERA PerMed site web du projet REMEDI4ALL projet CROC projet RESIST3D site web du projet DISCOVER
Mots‑clés
DECIDER, ERA PerMed, REMEDI4ALL, CROC, RESIST3D, DISCOVER, cancer, cancer à transmission clonale, séquençage de l’ARN, cancer du sang, tumeur solide, tumeur, scTherapy