Introduction:
Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes. Dans notre pays, plus de 33 000 cas sont diagnostiqués chaque année et plus de 6 600 femmes en meurent par an. On estime qu’une femme sur dix peut en souffrir à un moment donné de sa vie. Bien que la grande majorité des tumeurs du sein finissent par être guéries, aujourd’hui encore, environ 20 % des patientes n’en sortent pas.
L’un des principaux problèmes posés par ces tumeurs est qu’elles ne constituent pas une maladie unique, mais qu’il existe une grande hétérogénéité entre les patients. Même parmi les tumeurs du sein de même type, elles peuvent être plus ou moins agressives, répondre mieux ou moins bien aux thérapies, ou rechuter plus ou moins fréquemment.
Il est donc essentiel de trouver de nouvelles méthodes pour mieux comprendre les différences entre les patients, pour classer plus précisément les tumeurs en fonction de leurs points faibles et pour rechercher des traitements toujours plus précis et personnalisés.
L’unité de recherche clinique contre le cancer du sein dirigée par le Dr Miguel Quintela est spécialisé dans la caractérisation de chaque type de cancer du sein au niveau moléculaire. Son objectif est de poser des diagnostics plus précis sur les patients, permettant de rechercher des thérapies plus ciblées et personnalisées, ainsi que de prévenir et de combattre une éventuelle résistance aux traitements.
L’unité:
Le travail de l’unité de recherche clinique contre le cancer du sein est centré sur plusieurs lignes de travail qui affrontent certains des problèmes les plus complexes du traitement contre le cancer du sein. L’un de ses points les plus forts est la capacité de cette équipe à générer et diriger de nouveaux essais cliniques à partir des résultats obtenus en laboratoire. Les plus importants sont les suivants :
Phosphoprotéomique dans le cancer du sein triple négatif. Les protéines sont chargées de remplir toutes les fonctions quotidiennes dans les cellules. Ses fonctions comprennent le contrôle de la division cellulaire, le déplacement d’éléments d’un lieu à un autre de la cellule, l’accumulation ou l’utilisation des ressources, etc. En fonction des besoins, un grand nombre de ces protéines peuvent être activées ou désactivées par un processus appelé phosphorylation, équivalent au fait d’enfoncer un interrupteur. La phosphorylation d’une ou plusieurs protéines peut donc définir le comportement des cellules et elle est contrôlée par des protéines spéciales appelées kinases.
Les cancers du sein triples négatifs font partie des tumeurs qui ont actuellement l’un des pires pronostics. Non seulement ils sont agressifs et les rechutes sont fréquentes mais ils ne disposent actuellement pas de traitement spécifique. Toutefois, le groupe du Dr Quintela a identifié plusieurs de ces kinases/interrupteurs dans ces tumeurs, dont une plus grande activité est liée à un risque supérieur de rechute. Des patients différents ont des interrupteurs différents, qui pourraient être ciblés pharmacologiquement et traiter plus efficacement les patients pour lesquels il n’existe pas encore aujourd’hui de traitement ciblé ou pleinement efficace.
Oncologie haute définition
Ces dernières années, la recherche s’est concentrée sur la médecine de précision. Ce type de médecine repose fondamentalement sur l’étude des changements moléculaires qui se produisent dans la tumeur de chaque patient et sur la recherche des points faibles qui permettent de la traiter efficacement.
Cependant, la médecine de précision n’est pas encore en mesure de trouver des thérapies appropriées ou de prédire les rechutes ou la façon dont les patients répondront aux différents traitements avec une précision totale.
C’est pourquoi l’équipe du Dr Quintela travaille sur une étape qui va au-delà de la médecine de précision : La médecine haute définition. Cette approche consiste à obtenir un grand nombre d’informations sur le patient, avec beaucoup de données obtenues en temps réel.
- Les données cliniques, le contexte familial et socio-économique, les autres maladies, etc. de chaque patient.
- Les données moléculaires sur la tumeur de ce patient, y compris les données génétiques, les données analytiques, l’activité des kinases (interrupteurs moléculaires, voir ci-dessus), le système immunitaire, le métabolisme cellulaire, etc.
- Les données sur les habitudes, le style de vie et les risques environnementaux.
- Le suivi en temps réel : Des dispositifs électroniques portables (wearables) seront utilisés pour surveiller des données telles que l’activité physique, la fréquence cardiaque, la pression sanguine et la saturation en oxygène.
Cette grande quantité de données diverses sera intégrée et analysée grâce au Big Data, afin d’établir des modèles prédictifs et, à terme, de cibler les traitements et le suivi des patients de manière personnalisée à un niveau sans précédent.