Les méthodes actuelles de diagnostic du cancer sont basées sur l'identification des biomarqueurs – molécules qui révèlent un état ou un processus particulier dans le corps – produit par la tumeur ou les protéines associées. Sans surprise, ces marqueurs sont plus abondants une fois que la tumeur s'est déjà développée de manière significative. Et plus la tumeur est avancée, plus il est difficile de trouver des options de traitement efficaces.
Maintenant, une équipe dirigée par Gonçalo Bernardes, chef du groupe de biologie chimique translationnelle au National Cancer Research Center (CNIO) espagnol, a développé un test qui peut détecter des tumeurs solides à un stade précoce avec juste un échantillon de sang. De plus, le test fournit également des informations pertinentes pour le choix du traitement. L'étude a été publiée dans la revue scientifique Communications de la nature.
Étudier les protéines qui réagissent au cancer
Pour atteindre cette détection précoce, l'équipe dirigée par le chercheur portugais a concentré le test non pas sur les marqueurs produits par la tumeur, mais sur la réaction défensive du corps au cancer. Depuis le 19e siècle, on sait que l'émergence de cellules cancéreuses provoque des changements dans le système immunitaire, et il était également connu que ces changements sont plus intenses dans les premiers stades du cancer. Mais ils n'avaient jamais été utilisés pour le diagnostic. La nouvelle étude se concentre sur eux, en particulier sur les changements dans les protéines sanguines dérivées de la perturbation par le cancer du système immunitaire.
Notre approche s'est révélée particulièrement efficace pour détecter les tumeurs à un stade précoce, ce qui est crucial car, si nous les détectons tôt, nous pouvons traiter de nombreux types de cancer. «
Gonçalo Bernardes, chef du groupe de biologie chimique translationnelle au National Cancer Research Center espagnol
Intelligence artificielle pour rechercher des modèles
Mais cette approche a posé un problème pour l'équipe: le sang humain contient plus de 5 000 protéines, ce qui rend extrêmement difficile l'analyse. Ils ont donc utilisé l'analyse bioinformatique et ont réduit la portée de l'étude à cinq acides aminés: lysine, tryptophane, tyrosine, cystéine et cystéine non liés aux liaisons disulfures.
Ils ont ensuite soumis l'échantillon à des réactions qui émettent de la fluorescence lorsque la lumière leur est appliquée – les réactions fluorogènes – et ont révélé la concentration exacte de chacun de ces acides aminés dans le plasma. En utilisant l'apprentissage automatique des outils d'intelligence artificielle, ils ont identifié des modèles de ces concentrations qui pourraient être traduits en signaux de diagnostic.
Comme ils l'expliquent dans l'article publié, ils ont appliqué cette technique à des échantillons de 170 patients et ont pu identifier 78% des cancers avec un taux de faux positif de 0%.
Bernardes souligne également que le test est facile à utiliser, ne nécessitant qu'un petit échantillon de sang et l'utilisation de réactifs simples qui peuvent être trouvés dans n'importe quel hôpital. Pour faire le diagnostic, l'équipe dirigée par Bernardes, également professeur à l'Université de Cambridge (Royaume-Uni), développe une plate-forme qui analysera les données.
Autres maladies et réponse au traitement
Les échantillons étudiés jusqu'à présent n'appartenaient pas exclusivement aux personnes atteintes de cancer: «Il est très important de noter», explique Gonçalo Bernardes, «qu'en analysant les échantillons de patients atteints d'autres maladies, nous avons constaté que les signaux sont différents. Par exemple, les signaux immunitaires d'une personne atteinte de SARS-Covid sont différents de la personne divergente, comme les signaux sont différents de différents types de types de cancer et même le cancer. avec notre test.
Et ces signaux uniques pour chaque type de cancer fournissent également d'autres informations d'un énorme intérêt pour la pratique clinique: si le patient répondra ou non à certains traitements. L'article décrit que le test prédit avec une précision à 100% qu'un patient ne répondrait pas au traitement anti-métastatique. Lorsqu'il a prédit qu'un patient réagirait, la précision était de 87%. Par conséquent, les auteurs affirment que le test pourrait également être utilisé pour la médecine de précision dans le choix des traitements.
Un échantillon de 170 patients a été suffisant pour obtenir l'étude jusqu'ici, mais le chercheur reconnaît que beaucoup plus de données sont nécessaires pour terminer le développement commercial du test. À cette fin, deux essais cliniques sont déjà en cours au Royaume-Uni – financés par le système national de santé du Royaume-Uni – et un certain nombre d'autres essais sont en cours dans des pays tels que les États-Unis et la Chine. Une fois développé, la plate-forme devrait être commercialisée par le biais d'un spin off Société de Cambridge appelée Proteotype Ltd, que Bernardes a co-fondée avec d'autres auteurs.
