Une nouvelle méthode peut améliorer le traitement des patients atteints de leucémie myéloïde chronique en prédisant quel médicament sera le plus efficace. La méthode fonctionne également pour d’autres formes de cancer où une résistance peut se développer. Un pas est désormais franchi vers un traitement meilleur et plus personnalisé de la maladie.
Chaque année, environ 85 Suédois reçoivent un diagnostic de leucémie myéloïde chronique, variante du cancer du sang. Les patients atteints de la maladie sont généralement traités avec un médicament appelé inhibiteur de l'ABL1 et il existe actuellement cinq médicaments différents de ce type.
Bien que les patients répondent presque toujours au traitement s’il est administré aux premiers stades de la maladie, environ 20 pour cent d’entre eux développent une résistance au médicament. Lorsque cela se produit, le patient reçoit un médicament différent du même groupe, dans l’espoir que le nouveau soit efficace contre les cellules tumorales résistantes.
La cause la plus fréquente de résistance aux médicaments est la mutation de l’enzyme que le médicament est censé inhiber. Mais comme les mutations varient d’un patient à l’autre, différentes variantes de médicaments sont plus efficaces pour différents patients, ce qui a rendu le choix du médicament difficile. »
Ran Friedman, professeur de chimie à l'Université Linnaeus
Nouveau paramètre pour une meilleure évaluation
Actuellement, les estimations de la résistance à des mutations spécifiques utilisent un paramètre appelé croissance IC50. La CI50 est une estimation de la concentration d'un médicament nécessaire pour inhiber de 50 % la croissance des cellules tumorales. La résistance fait augmenter la CI50, ce qui signifie qu’une dose plus élevée est nécessaire pour obtenir le même résultat.
La nouvelle étude montre que le fait de compléter la CI50 avec un paramètre supplémentaire peut améliorer l'évaluation de la variante médicamenteuse la plus efficace contre les cellules tumorales mutées dans chaque cas individuel de patient.
« En termes simples, nous avons développé un modèle informatique qui prend également en compte l'effet du médicament entre les doses, ce qui nous donne une image plus précise du développement de la résistance. Si un patient prend un médicament tous les matins, notre calcul montre son efficacité le soir. » , dit Ran Friedman.
Peut être utilisé pour d’autres types de cancer
L’un des avantages de la méthode est qu’elle peut également être appliquée à d’autres types de cancer traitables avec plusieurs types différents de médicaments ayant des mécanismes d’action similaires, comme certaines formes de cancer du poumon.
« Nous voyons avant tout un grand potentiel dans cette méthode pour améliorer l'évaluation de la résistance et simplifier le choix des médicaments lorsque de nouveaux médicaments sont introduits sur le marché », déclare Ran Friedman.
La recherche est une collaboration entre l'Université Linnaeus, l'Université Linnaeus, l'Université norvégienne des sciences et technologies et l'Université de São Paolo et fait partie du Centre universitaire Linnaeus pour la chimie des biomatériaux.
