Un enjeu thérapeutique majeur

Pourquoi certains cancers deviennent-ils invasifs et d’autres pas ? Qu’est-ce qui explique qu’à un certain moment, certains gènes se « désordonnent » ?

Les recherches effectuées ces dernières années dans le domaine du cancer ont démontré qu’il était tout aussi important de comprendre l’évolution dans le temps des cellules tumorales que de comprendre leur origine.

Car comprendre la dynamique d’une masse tumorale permettra de prédire sa progression et d’identifier le traitement le plus adapté à un patient spécifique.

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Une recherche pour prédire l’évolution de la tumeur et cibler le traitement du cancer

Le projet de recherche COALESCENS vise à analyser l’hétérogénéité des cellules impli­quées dans une tumeur cancéreuse spécifique et à décrire leur progression.

Une tumeur est constituée de milliards de cellules. Celles-ci se sont multipliées à partir de cellules originales devenues cancéreuses à la suite de l’accumulation d’une ou plusieurs mutations. Parmi ces mutations, certaines peuvent les rendre encore plus agressives.

Dans une étude pilote, les chercheurs ont analysé les caractéristiques génétiques de tumeurs de 13 patientes américaines atteintes d’un cancer du sein invasif. Ils sont parvenus à isoler les cellules de la tumeur une par une et à séquencer individuellement leur ADN. Ils ont ainsi pu identifier quelles cellules tumorales portaient telle ou telle mutation individuellement et pu observer que, selon la séquence de mutations de certains gènes, la tumeur évoluait de telle ou telle manière.

À partir de ces millions de données réelles de patientes, ils ont développé une méthode, un modèle mathématique qui, sur la base de paramètres de la tumeur, permet de prédire comment elle va évoluer et donc d’identifier le traitement thérapeutique le plus adapté.

Le projet COALESCENS vise aujourd’hui à rendre le modèle encore plus précis et à développer de nouveaux modèles pour d’autres formes de cancer.

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Des modèles mathématiques pour une médecine prédictive personnalisée

La médecine prédictive utilise des modèles mathématiques pour prédire l’évolution d’une pathologie. Ces modèles sont construits à partir de milliers de données cellulaires et génétiques provenant de patients, et permettent de caractériser et de classer une maladie d’une manière beaucoup plus précise que les méthodes utilisées actuellement.

Le projet COALESCENS vise à développer une nouvelle génération de modèles mathématiques et d’algorithmes prédictifs, qui combinent, entre autres, des techniques de séquençage, d’inférence phylogénétique et d’optimisation pour identifier quelle cellule tumorale porte telle ou telle mutation.

COALESCENS active un circuit vertueux dans lequel la recherche mathématique, l’informatique et la phylogénétique font avancer la recherche thérapeutique dont les résultats vont ensuite alimenter ces domaines de recherche en retour.

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Une recherche interdisciplinaire unique au monde

Coalescēre signifie « s’unir », en latin. La nature et la complexité de ce projet de recherche requièrent en effet des compétences dans des domaines aussi variés que l’oncologie, la phylogénétique, la bio­logie cellulaire, mais aussi en mathématiques et en informatique, car il s’agit d’analyser et d’interpréter qualitativement et quantitativement des millions de données provenant de patients.

Le projet sera mené sous la direction du professeur Daniele Catanzaro — qui a consacré plus de 15 ans à ce domaine de recherche interdisciplinaire — au sein du très réputé Center for Operations Research and Econometrics (CORE) de l’UCL. Il béné­ficiera de la collaboration de l’Institut De Duve et du Ludwig Institute for Cancer Research, partenaires de la recherche depuis deux ans.

Les très grandes quantités d’échantillons unicellulaires de tumeurs cibles nécessaires au projet proviendront des National Institutes of Health (NIH) aux États-Unis et les données informatisées seront mises à la disposition de l’UCL grâce à la collaboration du professeur Russell Schwartz de l’Université Carnegie Mellon et du professeur Alejandro Schäffer du NCBI-NIH.

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Tous concernés,
tous bénéficiaires

Si le projet de recherche se concentrera dans un premier temps sur le carcinoma ductal, la forme la plus commune du cancer du sein, les modèles mathématiques développés par l’équipe de l’UCL serviront de base pour la recherche sur d’autres formes de cancer, notamment le cancer de l’ovaire chez la femme et celui de la prostate chez l’homme.

Or 1 personne sur 3 aura un cancer dans sa vie. Cette recherche touche donc tout le monde, les patients et leurs proches.

Le projet COALESCENS va contribuer à créer, au sein de l’UCL, un groupe de recherche en informatique biomédicale et big data appliquée aux sciences biologiques et biomédicales. Cette recherche est indispensable pour faire avancer la recherche dans le domaine médical, car c’est l’analyse à grande échelle de données biomédicales qui ouvrira la voie à une thérapeutique personnalisée.


1 personne
sur 3
aura un cancer
dans sa vie

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