De nombreux patients atteints de cancer du colon de stade II ou III reçoivent une chimiothérapie adjuvante après leur intervention chirurgicale. Cependant, des essais cliniques ont démontré que ce traitement n’améliore pas les chances de survie pour tous les patients. Une étude publiée le 25 juillet dans Cell Reports Medicine met en lumière un biomarqueur à 10 gènes qui pourrait prédire si un patient atteint de cancer du colon de stade II ou III tirera profit de la chimiothérapie adjuvante.

Perspectives de Recherche et Applications Futures

Un autre résultat de cette étude pourrait également ouvrir la voie à de nouvelles recherches. Les chercheurs ont découvert que la signature génétique pourrait également prédire l’efficacité de l’immunothérapie pour certains patients, ce qui est crucial étant donné l’absence de directives claires sur les patients atteints de cancer du colon qui pourraient bénéficier de cette approche.

Dirigée par Steven Chen, Ph.D., chercheur au Sylvester Comprehensive Cancer Center de l’Université de Miami, cette étude jette les bases pour des recherches futures qui pourraient permettre aux patients et à leurs médecins de prendre des décisions de traitement personnalisées.

Personnalisation des Traitements en Oncologie

« En matière d’oncologie de précision, il s’agit d’utiliser les informations spécifiques d’un patient — ici, nous parlons particulièrement des biomarqueurs — pour guider le médecin dans ses décisions cliniques concernant le traitement le plus approprié », a déclaré Chen. « Idéalement, nous souhaitons appliquer la chimiothérapie adjuvante uniquement aux patients qui en bénéficieront. Pour ceux qui ne répondent pas, il est essentiel de trouver d’autres traitements efficaces. »

En tant que scientifique des données, Chen utilise l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle dans la recherche sur le cancer, en se concentrant principalement sur le cancer colorectal et le cancer du sein.

Identification de Signatures Génétiques

Des biomarqueurs ont déjà été identifiés pour aider les médecins à prédire la courbe de survie d’un patient ou à évaluer l’agressivité d’un cancer. Bien que ces informations soient utiles, elles ne guident pas le traitement, a précisé Chen. Ainsi, lui et ses collaborateurs de l’Université Vanderbilt et du Memorial Sloan Kettering Cancer Center ont entrepris de trouver une signature génétique — un ensemble spécifique de gènes dont les modèles d’expression combinés peuvent servir de biomarqueur.

Les tumeurs des patients atteints de cancer du colon présentent de nombreux profils génomiques différents. L’équipe a donc agrégé des profils d’expression génique provenant de six sources publiques pour créer un ensemble de données de 933 patients, ce qui en fait l’un des plus grands ensembles de données d’expression génique pour les cancers du colon de stade II et III.

Les scientifiques des données de l’équipe ont soigneusement sélectionné et effectué un contrôle de qualité pour s’assurer qu’ils pouvaient identifier une signature génétique précise pour prédire les réponses à la chimiothérapie.

Validation et Application Clinique

Ils souhaitaient également que la signature génétique soit pratique, avec un nombre réduit de gènes. Grâce à l’apprentissage automatique, ils ont construit un réseau de milliers de gènes potentiellement pertinents, qu’ils ont d’abord réduit à un réseau de 18 gènes, puis à 10 gènes.

Une fois convaincus que le réseau de 10 gènes était biologiquement pertinent, ils ont élaboré un modèle pour analyser la signature génétique et prédire quels patients bénéficieraient de la chimiothérapie adjuvante.

Pour tester l’exactitude de leur signature génétique, l’équipe a comparé sa puissance prédictive à celle de milliers de réseaux aléatoires de cinq à quinze gènes. Les résultats ont montré une amélioration significative dans la prédiction des bénéfices de la chimiothérapie.

Les chirurgiens et oncologues ont collecté des échantillons de tissus tumoraux de 109 patients atteints de cancer du colon de stade II et III, ainsi que des informations sur leurs réponses à la chimiothérapie adjuvante. Les tests effectués sur ces échantillons ont confirmé le modèle : les patients dont la signature génétique prédisait un bénéfice de la chimiothérapie « avaient des résultats de survie significativement meilleurs que ceux dont la signature ne prédisait pas de bénéfice », selon l’étude.

Chen espère que le biomarqueur de l’équipe sera un jour utilisé pour aider les patients, mais plusieurs étapes doivent encore être franchies avant son utilisation clinique. « Pour être réellement applicable cliniquement, nous devons passer par des essais cliniques prospectifs », a-t-il déclaré. « Cela signifie que nous recrutons des patients et appliquons ce biomarqueur pour voir s’il est réellement efficace. »

Cette étude est motivée par l’objectif de Chen de traduire la science des données en bénéfices concrets pour le monde réel. « J’espère que chaque découverte que nous faisons pourra améliorer les décisions cliniques et, aider les patients atteints de cancer », a-t-il conclu.