Les chercheurs ont développé un nouvel outil informatique, ALFA-K, capable de prédire l’évolution des cellules cancéreuses à travers les gains et les pertes de chromosomes entiers. Cette percée comble une lacune critique dans la recherche sur le cancer : la nature imprévisible de l’adaptation des tumeurs et de la résistance au traitement. En analysant les données unicellulaires au fil du temps, ALFA-K révèle quelles configurations chromosomiques favorisent la survie des cellules cancéreuses, offrant ainsi le potentiel de thérapies tenant compte de l’évolution.
Le problème du chaos chromosomique
Les cellules cancéreuses accumulent des erreurs génétiques lors de la division, gagnant ou perdant fréquemment des chromosomes entiers. Cela crée un mélange diversifié de cellules au sein d’une tumeur, chacune avec une constitution génétique unique. Auparavant, les scientifiques ne disposaient pas d’une méthode fiable pour déterminer quelles combinaisons de chromosomes conduisaient à la progression du cancer. Le grand nombre de possibilités rendait la prédiction presque impossible.
ALFA-K résout ce problème en suivant des milliers de cellules au fil du temps, en reconstruisant la façon dont elles se déplacent entre les états chromosomiques et en identifiant les états qui sont avantageux sur le plan évolutif. Ceci est crucial car l’évolution du cancer n’est pas aléatoire ; il suit des modèles mesurables influencés par la composition des chromosomes et des pressions externes comme le traitement.
Comment les modifications chromosomiques déterminent le comportement de la tumeur
Les chromosomes abritent des centaines, voire des milliers de gènes. Lorsqu’une cellule cancéreuse gagne ou perd un chromosome, elle modifie simultanément le dosage de plusieurs gènes, affectant instantanément la croissance, la division et la réponse au stress. Ces changements permettent aux tumeurs de faire des sauts évolutifs rapides au lieu de s’adapter graduellement.
Il est important de noter que l’effet d’un changement chromosomique dépend du point de départ de la cellule. La même altération peut être utile dans un contexte génétique et nuisible dans un autre. Cela explique pourquoi l’évolution du cancer a été si difficile à prédire – jusqu’à présent.
ALFA-K : une nouvelle approche de la cartographie de la condition physique
Les outils précédents traitaient les modifications chromosomiques comme étant universellement bénéfiques ou nuisibles. ALFA-K adopte une approche plus nuancée, en reconstruisant des « paysages de remise en forme » qui décrivent dans quelle mesure un changement chromosomique est avantageux ou nocif compte tenu de la configuration existante d’une cellule.
L’outil quantifie également l’impact de l’instabilité chromosomique. La chimiothérapie, par exemple, augmente souvent les erreurs lors de la division cellulaire, poussant les tumeurs plus rapidement à travers ces paysages. Selon la forme du paysage, cela peut conduire à des configurations chromosomiques plus résilientes.
Dans une seule étude, ALFA-K a analysé plus de 270 000 configurations chromosomiques distinctes, ouvrant ainsi la voie à des informations auparavant inaccessibles.
Doublement du génome entier : un mécanisme de protection
La recherche clarifie également le rôle du doublement du génome entier, lorsqu’une cellule copie tous ses chromosomes. Des études antérieures suggéraient que cela protégeait les cellules cancéreuses, mais l’étendue de cette protection restait floue. ALFA-K quantifie désormais cet effet tampon, identifiant un seuil auquel le doublement du génome devient avantageux.
Il s’agit d’une conclusion essentielle car le niveau de protection n’est pas absolu ; il y a un moment où le doublement offre un bénéfice de survie.
L’avenir du traitement du cancer sensible à l’évolution
ALFA-K fait passer la recherche sur le cancer de l’observation à la prédiction. En comprenant comment les tumeurs évoluent, les médecins pourraient interpréter plus efficacement les biopsies répétées, anticiper les transitions dangereuses et sélectionner des traitements qui préviennent les configurations chromosomiques nocives.
L’objectif à long terme est une « thérapie tenant compte de l’évolution » – anticiper la façon dont les tumeurs changeront avant qu’une résistance n’apparaisse, plutôt que de réagir après. Cette recherche marque une étape importante vers un traitement personnalisé du cancer basé sur des modèles prédictifs de l’évolution des tumeurs.
L’étude a été financée par le National Cancer Institute et démontre le potentiel d’application de la biologie computationnelle pour résoudre les défis fondamentaux de la recherche sur le cancer.
