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Suggérer des traitements potentiels du cancer de la prostate grâce à des modèles mathématiques

18/02/2022

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Des chercheurs de l'Institut Curie et de l'Université de Heidelberg ont évalué une approche mathématique afin de développer des modèles (ou patients virtuels) permettant d’évaluer les traitements personnalisés les plus efficaces pour des patients atteints de cancer de la prostate.

Des chercheurs de l’Institut Curie (Computational Systems Biology of Cancer U900 INSERM / Mines ParisTech) et de l’Université de Heidelberg en Allemagne ont évalué une approche mathématique appelée modélisation booléenne, qu’ils utilisaient déjà pour décrire la dynamique des processus complexes de signalisation cellulaire, afin de développer des modèles, ou patients virtuels, permettant d’évaluer les traitements personnalisés.

Publiés dans la revue eLife, ces travaux de recherche devraient aider les cliniciens à choisir la combinaison de médicaments la plus efficace avant de commencer à traiter un patient, améliorant potentiellement sa réponse et évitant la résistance aux médicaments.

Les données publiques de 488 patients atteints d’un cancer de la prostate ont été utilisées pour créer 488 modèles booléens spécifiques aux patients. Après avoir construit ces modèles, l’équipe a recherché dans chaque modèle de patient des gènes qui, lorsqu’ils sont inhibés, bloqueraient la croissance ou favoriseraient la mort des cellules cancéreuses. Ils ont réduit ces gènes à une liste de cibles de médicaments existants et ont effectué des simulations pour prédire ce qui se passerait si les médicaments étaient combinés.

Cela leur a permis de comparer les effets de médicaments individuels sur chaque patient et de proposer certains médicaments qui fonctionneraient pour des patients spécifiques ou pour des groupes de patients. L’inactivation de certains des gènes a eu un effet plus important chez certains patients par rapport à d’autres, mettant en évidence les possibilités de traitements médicamenteux personnalisés.

Deux de ces cibles potentielles ont été validées sur des lignées cellulaires. Les simulations ont également repéré des modèles liés au grade des tumeurs des patients, mesuré par le score de Gleason, suggérant qu’il pourrait être possible d’adapter les traitements médicamenteux aux patients atteints de cancer de la prostate en fonction de leur score à l’avenir.

Nos modèles personnalisés suggèrent des traitements médicamenteux uniques et combinés pour les patients atteints d’un cancer de la prostate

explique Laurence Calzone, chercheuse à l’Institut Curie et co-auteur principal de l’étude aux côtés de Julio Saez-Rodriguez de l’Université de Heidelberg, en Allemagne.


Ces avancées sont des étapes progressives vers la création de jumeaux numériques qui aideront les cliniciens avant qu’ils ne se rendent au chevet du patient, leur permettant d’identifier les individualités des patients et ainsi de tester l’efficacité des différents traitements médicamenteux disponibles.

► Lire la publication dans eLife

 

 

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