Le glioblastome est un cancer du cerveau dévastateur. Les médecins peuvent le couper ou le faire exploser avec des rayonnements, mais cela n'achète que du temps. Le cancer a une capacité insidieuse à cacher suffisamment de cellules tumorales dans les tissus autour de la tumeur pour lui permettre de revenir aussi mortel que jamais.
Les patients diagnostiqués avec du glioblastome survivent en moyenne 15 mois.
Ce qui est nécessaire, c'est une meilleure façon d'identifier ces cellules cancéreuses cachées et de prédire où la tumeur pourrait se développer ensuite. Jennifer Munson pense qu'elle et son équipe de recherche au Fralin Biomedical Research Institute de VTC ont développé un outil pour faire exactement cela.
Leur méthode, décrite cette semaine dans NPJ Biomedical Innovations, combine l'imagerie par résonance magnétique, la connaissance approfondie de Munson sur la façon dont le fluide se déplace à travers les tissus humains et un algorithme que l'équipe de Munson a développé pour identifier et prédire où le cancer pourrait réapparaître.
Si vous ne trouvez pas les cellules tumorales, vous ne pouvez pas tuer les cellules tumorales, que ce soit en les coupant, en les frappant avec une radiothérapie ou en leur faisant des médicaments. Il s'agit d'une méthode qui, maintenant, nous pensons que nous pouvons nous permettre de trouver ces cellules tumorales. «
Jennifer Munson, professeur et directeur du FBRI Cancer Research Center – Roanoke
Actuellement, les médecins prévoient des chirurgies pour éliminer les tumeurs du glioblastome basées sur des analyses radiologiques, mais cela ne donne qu'une vue de la zone juste à l'extérieur du bord du cancer. Pendant la chirurgie, les colorants fluorescents mettent en évidence les cellules cancéreuses, mais les colorants ne pénètrent pas profondément et les cellules doivent être visibles à l'œil.
« Ces méthodes ne verront pas une cellule qui a migré ou envahi davantage dans les tissus, ce que nous pensons que nous pouvons faire avec cette méthode », a déclaré Munson, qui tient également un rendez-vous dans le département de génie biomédical et de mécanique de Virginia Tech.
Les recherches de Munson se concentrent principalement sur l'écoulement du liquide interstitiel – le mouvement du fluide à travers les espaces entre les cellules dans les tissus. Le flux se comporte différemment dans différentes maladies.
Dans l'étude du glioblastome, le laboratoire de Munson a constaté que les flux plus rapides prédisent où les cellules tumorales envahissent. Cependant, un mouvement plus aléatoire du liquide ou de la diffusion est en corrélation avec moins d'invasion par les cellules cancéreuses.
Mais une nouvelle équipe métrique de Munson a développée s'est avérée être le meilleur prédicteur. Le flux de fluide autour de la tumeur établit des voies, comme les cours d'eau fusionnant dans les rivières, que les cellules cancéreuses suivent pour migrer dans les tissus environnants.
« Cela pourrait dire à un chirurgien où il y aura plus de chances qu'il y ait plus de cellules tumorales, donc elles pourraient être un peu plus agressives, s'il est sûr pour le patient d'aller après une région plus invasive », a déclaré Munson.
Les résultats de Munson sous-tendent les travaux d'une nouvelle entreprise de spin-off, Cairina, qui vise à améliorer le traitement du cancer grâce à une approche plus personnalisée de la chirurgie et des thérapies contre le cancer.
« Cairina essaie de faire passer cela au niveau supérieur », a déclaré Munson. « Notre objectif est de fournir des chirurgiens et des radiations avec des cartes de probabilité ou des cartes de hotspot, où nous prédiserions plus d'invasion des cellules cancéreuses pour soutenir une application thérapeutique plus agressive, et également pour identifier où il peut y avoir moins d'invasion, pour aider à épargner les tissus d'un traitement inutile. »
Cette recherche a été financée par des subventions du National Cancer Institute, de la Red Gates Foundation, de l'American Cancer Society et de l'Institut national des troubles neurologiques et des accidents vasculaires cérébraux.
