Un nouveau biomarqueur aide à déterminer le traitement optimal du cancer colorectal

De nombreuses personnes atteintes d’un cancer du côlon de stade II ou III reçoivent une chimiothérapie supplémentaire ou adjuvante après la chirurgie. Cependant, des études cliniques ont montré que ce traitement n’améliore pas les chances de survie de chaque patient. Une étude publiée le 25 juillet 2024 dans Rapports cellulaires Médecine identifié et validé un biomarqueur de 10 gènes qui prédit potentiellement si un patient atteint d’un cancer du côlon de stade II ou III bénéficiera d’une chimiothérapie adjuvante.

Une découverte secondaire de l’étude pourrait également conduire à des recherches et à des applications plus approfondies. Les chercheurs ont découvert que la signature génétique pourrait également potentiellement prédire si l’immunothérapie aiderait certains patients – ce qui est important car il n’existe pas encore de lignes directrices claires quant aux patients atteints d’un cancer colorectal qui pourraient bénéficier de l’immunothérapie.

L’étude, dirigée par Steven Chen, PhD, chercheur au Sylvester Comprehensive Cancer Center de la Miller School of Medicine de l’Université de Miami, jette les bases de recherches plus approfondies qui pourraient un jour permettre aux patients et à leurs médecins de prendre des décisions de traitement personnalisées.

Lorsque vous parlez d’oncologie de précision, cela signifie que vous utilisez les informations d’un seul patient – ; Il s’agit particulièrement des biomarqueurs des patients ; pour aider le médecin à prendre des décisions cliniques sur le type de traitement qui convient le mieux au patient. Idéalement, nous souhaitons utiliser la chimiothérapie adjuvante uniquement chez les patients qui en bénéficieront. Pour les patients qui ne répondent pas, nous devons encore trouver d’autres traitements efficaces.

Steven Chen, PhD, chercheur, Sylvester Comprehensive Cancer Center, Miller School of Medicine, Université de Miami

En tant que data scientist, Chen applique l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle à la recherche sur le cancer, en se concentrant principalement sur le cancer colorectal et du sein.

Les scientifiques ont déjà découvert des biomarqueurs qui aident les médecins à prédire la courbe de survie d’un patient ou à comprendre l’agressivité d’un cancer. Ceux-ci sont utiles, a déclaré Chen, mais n’aident pas à orienter le traitement.

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 biomarqueurs – ; cela pourrait.

Les tumeurs des patients atteints d’un cancer colorectal présentent de nombreux profils génomiques différents. L’équipe a donc regroupé les profils d’expression génique de six sources accessibles au public pour créer un ensemble de données pour 933 patients. Cet ensemble de données constitue l’un des plus grands ensembles de données sur l’expression génique pour le cancer du côlon de stade 2 et 3.

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

Ils voulaient également que la signature génétique soit pratique et comporte un petit nombre de gènes. Ils ont utilisé l’apprentissage automatique pour construire un réseau de milliers de gènes potentiellement pertinents, qu’ils ont d’abord réduit à un réseau de 18 gènes, puis à 10 gènes.

Après avoir été convaincus que le réseau de 10 gènes était biologiquement pertinent, ils ont créé un modèle qui analyse la signature génétique pour prédire quels patients bénéficieraient d’une chimiothérapie adjuvante.

Ensuite, l’équipe a voulu tester l’exactitude de leur signature génétique. Une équipe interdisciplinaire est cruciale pour cette étape, a déclaré Chen. « En travaillant en étroite collaboration avec des chirurgiens, des oncologues et des biologistes, nous garantissons que nos résultats sont solides, cliniquement pertinents et peuvent être efficacement mis en pratique. »

Les scientifiques des données de l’équipe ont testé le pouvoir prédictif de la signature génétique en la comparant aux résultats de milliers de réseaux aléatoires de cinq à 15 gènes. Il était beaucoup plus facile de prédire si un patient bénéficierait d’une chimiothérapie.

Les chirurgiens et les oncologues ont collecté des échantillons de tissus tumoraux auprès de 109 patients atteints d’un cancer du côlon de stade 2 et 3, ainsi que des informations sur les réponses des patients à la chimiothérapie adjuvante.

Les tests sur ces échantillons ont confirmé le modèle : les patients qui devraient bénéficier d’une chimiothérapie sur la base de la signature génétique “ont eu des résultats de survie significativement meilleurs que ceux qui n’en bénéficieraient pas”, selon l’étude.

Chen espère que le biomarqueur de l’équipe sera un jour utilisé pour aider les patients, mais plusieurs étapes supplémentaires sont nécessaires avant de pouvoir être utilisé en clinique.

« Pour être véritablement 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 vraiment efficace.”

L’étude a été financée par Sylvester et motivée par l’objectif de Chen de traduire la science des données en avantages concrets.

« J’espère que chaque recherche que nous découvrirons pourra améliorer les décisions cliniques et, à terme, aider les patients atteints de cancer », a-t-il déclaré.