Les scientifiques ont développé un outil qui peut prédire comment le cancer de l'intestin s'adapte au traitement – aider les chercheurs à concevoir de nouveaux médicaments personnalisés qui permettra aux patients de bien vivre plus longtemps.
Une équipe de l'Institut de recherche sur le cancer, de Londres et de l'Université Queen Mary de Londres a conçu une nouvelle technologie qui utilise la biologie évolutive pour mesurer et prédire comment les cellules cancéreuses évolueront lorsqu'elles seront exposées à un nouveau traitement.
Le cancer de l'intestin est le quatrième cancer le plus courant au Royaume-Uni. Il y a environ 44 100 nouveaux cas de cancer de l'intestin au Royaume-Uni chaque année, soit environ 120 chaque jour. La plupart des cancers intestinaux sont traités avec des chimiothérapies et ces traitements n'ont pas changé depuis près de 50 ans.
Les patients atteints d'une maladie à un stade avancé meurent généralement d'une résistance aux médicaments – lorsque le cancer cesse de répondre au traitement.
La résistance aux médicaments est causée par des changements moléculaires dans les cellules cancéreuses qui rendent le traitement inefficace. Comprendre exactement comment cette résistance se développera permettra aux chercheurs de concevoir de nouveaux et meilleurs médicaments qui ciblent les mécanismes de résistance – garantir que le cancer est conservé plus longtemps. Il permettra également aux cliniciens d'utiliser des médicaments existants de manière optimale – modifier les doses si nécessaire.
Il y a deux itinéraires que les cellules cancéreuses peuvent emprunter pour échapper à l'action d'un médicament, mais jusqu'à présent, il a été très difficile de les distinguer.
Dans la recherche publiée dans la revue Communications de la naturel'équipe du Center for Evolution and Cancer à l'Institute of Cancer Research (ICR), et financé par le Wellcome Trust and Cancer Research UK, a suivi les cellules cancéreuses de l'intestin alors qu'ils ont évolué la résistance à la chimiothérapie.
Avec des collègues de l'Université Queen Mary de Londres, les chercheurs ont utilisé la modélisation mathématique pour identifier lors de la résistance au médicament développé. Ils pouvaient alors déterminer si la résistance a été causée par une mutation génétique rare dans une cellule qui a été copiée comme la cellule divisée, ou s'il y avait un changement non génétique responsable.
Les chercheurs ont maintenant transformé leur méthode, appelée EIRAS (Evolutionary Informed Resays Assays), en un outil qui peut être adopté dans le processus de développement de nouveaux médicaments. En utilisant des EIRA, ils espèrent que de nouveaux médicaments personnalisés pourront être conçus qui ciblent l'itinéraire qu'une tumeur des patients a pris pour faire évoluer la résistance.
Les chercheurs recherchent des partenaires commerciaux pour progresser davantage ce travail, ainsi que pour travailler avec des collègues du Center for Cancer Drug Discovery de l'ICR. Un brevet a été soumis pour la technologie, qui, selon les chercheurs, pourrait être utilisé pour soutenir le développement d'un certain nombre de médicaments contre le cancer – ils ont déjà commencé à explorer son utilisation pour le cancer de l'ovaire et du sein.
Le professeur Trevor Graham, professeur de génomique et d'évolution et directeur du Center for Evolution and Cancer à l'Institute of Cancer Research, Londres, a déclaré:
«Tout comme les bactéries évoluent la résistance aux antibiotiques, les cellules cancéreuses peuvent évoluer la résistance à la chimiothérapie, ce qui rend le traitement moins efficace. Cette résistance au traitement est un problème de longue date que nous sommes désespéré de résoudre. Les cancers peuvent bien répondre pendant un certain temps, mais malheureusement, alors ils deviennent généralement résistants et le médicament cesse de travailler.
« En étudiant les cellules cancéreuses intestinales au fil du temps alors que nous les traitons avec la chimiothérapie, nous avons pu développer une technologie d'apprentissage automatique qui peut détacher comment et quand ces cellules deviennent résistantes. Nous espérons que ces informations nous permettra de concevoir de nouveaux médicaments personnalisés – ceux qui ciblent ces changements afin que le cancer réponde au traitement. Nous croyons également que nous pouvons utiliser la technologie pour apprendre comment modifier la dose des médicaments existants, pour les faire travailler plus longtemps.
« Je suis ravi de travailler avec des collègues et des partenaires – y compris ceux du Center for Cancer Drug Discovery de l'ICR – pour mettre en œuvre cette technologie et apporter plus d'options de traitement aux patients vivant avec un cancer. »
En tant que chercheurs du cancer, nous recherchons constamment des moyens d'arrêter la croissance du cancer lorsque les traitements cessent de fonctionner. Ce travail nous aidera à identifier de nouvelles cibles pour lutter contre le cancer une fois la résistance au développement.
La recherche rassemble des idées dans l'apprentissage automatique, l'évolution du cancer et la découverte de médicaments. L'Institute of Cancer Research a une expérience inégalée de découverte de médicaments, et j'ai hâte de voir cette technologie progresser, grâce à notre Center for Cancer Drug Discovery et par le biais de collaborations avec des partenaires, pour stimuler le développement de traitements qui profitent encore aux patients. «
Professeur Kristian Helin, directeur général de L'Institut de recherche sur le cancer, Londres
Le professeur Richard Nichols, professeur de génétique évolutive à l'École des sciences biologiques et comportementales de la Queen Mary University London, a déclaré:
« Ces avancées sont venues du traitement de la résistance des cellules cancéreuses à la chimiothérapie comme une question sur l'évolution. Nous avons demandé si leur résistance avait une base génétique, s'appuyant sur des méthodes qui ont d'abord été développées pour résoudre les différends entre les biologistes sur les modèles de couleur des escargots. Le succès de ce projet montre la valeur de la fertilisation croisée des idées, parfois entre les sujets qui semblent éloignés. »
