L’approche « Google Maps » fournit une cartographie des tumeurs cellule par cellule pour un traitement plus personnalisé du cancer du poumon

Les chercheurs ont développé un moyen de prédire comment les cellules cancéreuses du poumon réagiront à différentes thérapies, permettant ainsi aux personnes atteintes de la forme la plus courante de cancer du poumon de recevoir un traitement individualisé plus efficace.

La recherche, publiée le 10 octobre dans Génétique naturellea été dirigé par Thazin Aung, Ph.D., dans le laboratoire de David Rimm, MD, Ph.D. de la Yale School of Medicine, en collaboration avec des scientifiques de l’Institut Frazer de l’Université du Queensland. Les chercheurs ont étudié les tumeurs de 234 patients atteints d’un cancer du poumon non à petites cellules (CPNPC) dans trois cohortes en Australie, aux États-Unis et en Europe.

“En utilisant l’IA et la biologie spatiale, nous avons cartographié le CPNPC, cellule par cellule, pour comprendre et prédire sa réponse au traitement médicamenteux”, explique Aung. « Cette approche « Google Maps » peut identifier les zones au sein des tumeurs qui sont à la fois sensibles et résistantes aux thérapies, ce qui changera la donne pour le traitement du cancer du poumon. Plutôt que d’avoir à utiliser une approche par essais et erreurs, les oncologues sauront désormais quels traitements sont les plus susceptibles de fonctionner avec de nouveaux outils de médecine de précision.

Le travail “fournit une feuille de route pour un nouveau test de diagnostic qui pourrait optimiser le choix de traitement dans le cancer du poumon”, déclare Rimm, professeur Anthony N. Brady de pathologie et professeur de médecine (oncologie médicale) à la Yale School of Medicine.

Le cancer du poumon est la principale cause de décès par cancer dans le monde, avec environ 1,8 million de décès par an, et le cancer du poumon non à petites cellules représente 85 % de tous les cas. Les traitements d’immunothérapie coûtent entre 400 000 et 500 000 dollars par patient et par an et ne sont efficaces que chez 20 à 30 % des patients.

“Ces thérapies comportent également des risques importants pour les patients qui les reçoivent, notamment une toxicité immunitaire sévère qui peut être mortelle”, explique Arutha Kulasinghe, Ph.D., auteur principal de l’Université du Queensland. « Ces défis mettent en évidence la nécessité cruciale de classer les patients en fonction de leur probabilité de bénéficier du traitement.

« En intégrant des données sur la géographie moléculaire du cancer et des techniques d’apprentissage automatique, nous pouvons améliorer la prise de décision en matière de traitement et améliorer les résultats pour les patients atteints d’un cancer du poumon. Cette même approche peut également être utilisée pour éclairer les traitements d’autres tumeurs malignes pour lesquelles des immunothérapies sont utilisées, par exemple le mélanome, le cancer de la tête et du cou et le cancer de la vessie.