Des chercheurs développent une nouvelle approche d’apprentissage automatique capable de prédire avec précision les options de traitement spécifiques à un cancer à transmission clonale en s’appuyant uniquement sur le séquençage de l’ARN d’une seule cellule.
Une nouvelle approche expérimentale et computationnelle mise au point par des chercheurs danois et finlandais semble prometteuse pour le traitement de patients atteints de cancers du sang ou de tumeurs solides. L’équipe de recherche a utilisé des données pharmacogénomiques publiques à grande échelle pour pré-entraîner un modèle d’apprentissage automatique appelé scTherapy qui prédit avec précision les options de traitement spécifiques à un clone en se basant exclusivement sur le séquençage de l’ARN d’une seule cellule (scRNA-seq).
Cette nouvelle approche a été élaborée avec le soutien financier de différents projets financés par l’UE: REMEDI4ALL, CROC, RESIST3D et DISCOVER. Un financement a également été apporté par un autre projet soutenu par l’UE, ERA PerMed, par le biais des initiatives PARIS, JAKSTAT-TARGET et CLL-CLUE financées dans le cadre des appels transnationaux conjoints 2020 et 2022.
Une tumeur unique peut être constituée de populations de cellules tumorales distinctes, ou clones, présentant des profils moléculaires et phénotypiques différents. Le traitement des tumeurs malignes avancées nécessite donc des thérapies capables d’agir sur différentes cibles en même temps. Toutefois, l’identification systématique de traitements spécifiques au patient qui co-inhibent sélectivement les clones cancéreux constitue un défi, car il existe beaucoup plus de combinaisons possibles de doses de médicaments que ce qui pourrait être testé dans les cellules du patient.
L’étude publiée dans «Nature Communications» montre comment la nouvelle approche permet d’identifier des options de traitement multicibles personnalisées dans différentes populations de patients et de cellules. Les études de cas des chercheurs se concentreront sur les cancers du sang (leucémie aiguë myéloblastique récidivante et réfractaire) et les tumeurs solides (carcinome ovarien métastatique). Le matériel et les données sur le cancer de l’ovaire ont été fournis en partie par le projet DECIDER, financé par l’UE…
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