Profilage des tumeurs : 43 000 points de données sur le mélanome
Les traitements personnalisés fondés sur des données sont sur le point de devenir une réalité
Chaque tumeur est unique. Il est donc difficile de trouver la thérapie la plus efficace. Le Tumor Profiler Center de l'hôpital universitaire de Zurich, de l'université de Zurich, de l'ETH Zurich et de l'hôpital universitaire de Bâle a réalisé une étude dans laquelle neuf technologies différentes de biologie moléculaire ont été utilisées pour mesurer avec précision les propriétés de la tumeur en quatre semaines et permettre une décision de traitement précise. Cette étude est la première du genre au monde.
Les médecins s'appuient sur des lignes directrices établies pour choisir la thérapie appropriée. Grâce à ces lignes directrices, des résultats de traitement nettement meilleurs ont été obtenus ces dernières années, en particulier dans le cas du mélanome. Cependant, même dans le cadre de ces thérapies standard, il existe souvent plusieurs options thérapeutiques, et il n'est pas toujours évident de déterminer la thérapie qui a le plus de chances de réussir pour un patient donné. La situation devient encore plus difficile lorsque les thérapies standard ont été épuisées et qu'il existe peu de preuves scientifiques sur la manière de poursuivre le traitement.
Connaître chaque tumeur jusqu'à la cellule individuelle
Jusqu'à présent, les thérapies anticancéreuses ont été déterminées principalement sur la base du tissu d'origine de la tumeur et de ses caractéristiques génétiques. Le projet Tumor Profiler, en cours depuis 2018, étudie comment de nouvelles méthodes de biologie moléculaire peuvent contribuer à améliorer et à élargir les options thérapeutiques pour les patients au-delà des thérapies standard. Pour ce faire, les chercheurs tirent parti du fait que chaque tumeur est unique jusqu'aux cellules individuelles. Neuf technologies sont utilisées pour analyser une tumeur au niveau des cellules individuelles. Les informations ainsi obtenues permettent de dresser un tableau complet des processus biologiques de la tumeur, de l'ADN à l'ARN en passant par les protéines. Ces connaissances devraient ensuite permettre de déterminer le traitement le plus efficace pour chaque patient parmi les formes de thérapie disponibles, en particulier les médicaments. Cette approche fondée sur les données permet également d'inclure dans l'évaluation des médicaments utilisés pour traiter d'autres cancers, élargissant ainsi l'éventail des options thérapeutiques au cas par cas.
La première phase du projet Tumor Profiler a permis d'étudier les technologies de biologie moléculaire qui fournissent des informations pertinentes pour le traitement et de montrer que de telles analyses globales sont réalisables et que le traitement nécessaire des énormes quantités de données est possible. L'étape suivante a consisté à examiner comment le profilage des tumeurs peut être mis en œuvre dans la pratique.
Première étude avec neuf méthodes de biologie moléculaire et application pratique
Dans le cadre d'une étude d'observation prospective et multicentrique, un groupe de recherche composé de plus de 100 scientifiques de l'hôpital universitaire de Zurich, de l'université de Zurich, de l'ETH Zurich, de l'hôpital universitaire de Bâle et de Hoffmann-La Roche SA a examiné si cette approche était réalisable à l'hôpital et si elle présentait des avantages. L'accent a été mis sur le temps nécessaire pour que l'analyse de la tumeur soit disponible et sur la manière dont les médecins traitants évaluent les recommandations qui en découlent - deux facteurs clés pour une application réussie du profilage des tumeurs dans la pratique. Les tumeurs de 116 patients ont été analysées à cette fin. Des recommandations de traitement individuelles ont été formulées à partir des 43 000 points de données obtenus, soit 0,5 téraoctet (To) de données par échantillon. Pour la première fois au monde, neuf technologies de biologie moléculaire pour le profilage ont été utilisées en parallèle dans une étude et, pour la première fois, les données collectées à partir de ces technologies ont également été utilisées dans les prévisions de traitement au profit des médecins traitants dans la clinique.
Analyse rapide et recommandations de traitement individuel pour le mélanome
L'étude a pu montrer que les recommandations fournies par le profilage des tumeurs étaient disponibles après quatre semaines et que, dans 75 % des cas, les spécialistes traitants les trouvaient utiles pour le choix de la thérapie et leur fournissaient des informations substantielles. "Ces valeurs et ces informations nous montrent que les recommandations issues du profilage des tumeurs sont disponibles dans un délai raisonnable et qu'elles présentent des avantages tangibles et directement applicables pour les médecins traitants", déclare Nicola Miglino, assistant de recherche au département d'oncologie médicale et d'hématologie de l'hôpital universitaire de Zurich et auteur principal de l'étude.
L'USZ Tumor Board, une association de spécialistes en oncologie, a évalué les données du tumor profiler et a proposé des thérapies spécifiques adaptées aux participants de l'étude sur la base de ces informations. Il a été constaté que les patients dont le traitement était basé sur les données du Profiler réagissaient plus souvent à la thérapie que les patients qui n'avaient pas participé au programme. Andreas Wicki, professeur d'oncologie à l'université de Zurich, directeur adjoint du département d'oncologie médicale et d'hématologie et codirecteur du Tumor Profiler Center à l'USZ, résume ainsi les résultats : "Il s'agit d'un résultat encourageant qui va au-delà de l'objectif réel de l'étude, mais qui doit encore être confirmé par des essais cliniques prospectifs et randomisés portant sur un plus grand nombre de patients". Il poursuit : "Cette étude est une étape majeure vers une médecine basée sur les données. Elle ouvre la voie à de nouveaux essais cliniques qui ne testent pas des médicaments individuels, mais prédisent la thérapie la plus efficace."
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Nicola Miglino, Nora C. Toussaint, Alexander Ring, Ximena Bonilla, Marina Tusup, Benedict Gosztonyi, Tarun Mehra, Gabriele Gut, Francis Jacob, Stephane Chevrier, Kjong-Van Lehmann, Ruben Casanova, Andrea Jacobs, ... Bernd Wollscheid, Viola Heinzelmann, Bernd Bodenmiller, Mitchell P. Levesque, Viktor H. Koelzer, Gunnar Rätsch, Reinhard Dummer, Andreas Wicki; "Feasibility of multiomics tumor profiling for guiding treatment of melanoma"; Nature Medicine, 2025-5-27
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