Pan-Cancer, une nouvelle classification des cancers
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L’initiative Pan-Cancer présente une analyse moléculaire, plutôt que provenant de l’origine du corps, sur les cancers et le résultat est une nouvelle classification de 33 types de cancers avec des données de plus de 10 000 patients.
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Typiquement, les cancers sont classés selon leur origine dans le corps, pensez au cancer du sein, au cancer de l’estomac, etc. Mais une initiative appelée Pan-Cancer Initiative, lancée en 2012 lors d’une réunion à Santa Cruz en Californie, visait à étudier les cancers sous un nouvel angle qui est l’aspect moléculaire. Des analyses préliminaires ont montré que les cancers, qui débutent dans différents organes partagent effectivement des points communs au niveau moléculaire, alors que les cancers qui proviennent du même tissu peuvent avoir des profils génomiques très différents.1
Sommaire
Une analyse moléculaire du cancer
Désormais, l’Initiative Pan-Cancer a publié les résultats d’une analyse beaucoup plus large des données génomiques et moléculaires caractérisant 33 types différents de cancer de plus de 10.000 patients. Appelé Pan-Cancer Atlas, c’est l’analyse de cancer croisée la plus complète à ce jour et est le résultat final du programme Atlas du génome du cancer (TCGA), un effort conjoint du National Cancer Institute (NCI) et du National Human Genome Research Institut (NHGRI). Les résultats sont publiés dans 27 articles dans les revues Cell, Cancer Cell, Cell Reports et Immunity.
L’UCSC Tumor Map permet aux chercheurs de visualiser les patterns dominants dans les données du TCGA tels que la cellule d’origine, l’histologie moléculaire, le status de souche ou de différenciation, les voies génétiques spécifiques qui ont été altérés ainsi que le composant du système immunitaire des tumeurs – Crédit : UC Santa Cruz Genomics Institute
Les connaissances sur la façon dont un type de cancer se rapporte à une autre forme de la maladie peuvent avoir de réelles implications cliniques selon Josh Stuart, professeur de génie biomoléculaire à l’UC Santa Cruz et organisateur de l’Initiative pan-cancer. Dans certains cas, nous pouvons emprunter des pratiques cliniques à des maladies mieux connues et les appliquer à des cancers pour lesquels les options de traitement sont moins bien définies.
Des racines communes à de nombreux cancers
En collaboration avec une équipe internationale de chercheurs, ils ont effectué une analyse moléculaire complète de l’ensemble des données tumorales TCGA. Les résultats ont montré que, sur la base de leur constitution cellulaire et génétique et indépendamment de leur site d’origine anatomique, les 33 types de tumeurs pouvaient être reclassés en 28 types moléculaires différents ou ensembles. Près des deux tiers de ces groupes ont été considérés comme hétérogènes, car ils contenaient jusqu’à 25 types de tumeurs histologiques différents qui, traditionnellement, seraient tous traités différemment. Ces analyses moléculaires et ces résultats de regroupement, désormais également liés à de multiples paramètres de résultats cliniques, sont accessibles aux cliniciens et chercheurs du monde entier via un portail TCGA unique.
Ce Circos montre les 299 gènes identifiés comme des facteurs de cancer et résume de nombreuses données du TCGA. Le texte extérieur en bleu indique les différents types de cancer. Les gènes prédictifs spécifiques à ce type de cancer sont listés en texte noir. La partie supérieure droite de la section montre tous les gènes qui sont importants dans différents cancers – Crédit : Cell
Cet ensemble complet d’analyses finales du TCGA Pan-Cancer Atlas fournira une nouvelle base pour les futurs efforts de recherche sur le cancer et les essais cliniques selon Christopher Benz de l’UC San Francisco. Cela incitera également les oncologues cliniques à caractériser génomiquement les tumeurs nouvellement diagnostiquées et récidivantes. Les patients auront la meilleure chance de réussir un traitement si leurs tumeurs peuvent d’abord être classées en fonction de leur constitution génomique et moléculaire.
La première vague de comparaisons entre tumeurs a été achevée en septembre 2013 lorsque Stuart et ses collègues de l’Initiative Pan-Cancer ont analysé 12 types de tumeurs profilées par TCGA. Alors que la plupart des tumeurs ont fini par être regroupées par leur tissu d’origine, il y avait quelques signaux communs d’ADN, d’ARN et de protéines qui traversent ces groupes. Il est devenu clair, quand nous avons trouvé des similitudes entre les différents types de cancer que de beaucoup de personnes voulaient faire une comparaison plus complète selon Stuart.
La Pan-Cancer Initiative
En 2014, il a co-écrit un autre article pan-cancer dans lequel les chercheurs ont trié les tumeurs en sous-types, ou clusters, en utilisant une analyse statistique des données moléculaires tumorales. Alors que la majorité des sous-types de cancer correspondaient à leur tissu d’origine, certains des groupes étaient constitués de tumeurs provenant de différentes parties du corps. L’étude de 2014 a indiqué qu’un patient sur dix serait classé différemment en utilisant les nouvelles classifications moléculaires et ces différences pourraient avoir des conséquences sur les types d’options de traitement ou d’essais cliniques qui devraient être mis à la disposition de ces patients.
Les cellules cancéreuses en développement (en pourpre) sont entourés par des cellules saines (en rose) en illustrant une tumeur principale qui se propage dans d’autres parties du corps via le système circulatoire – Crédit : Darryl Leja, NHGRI
Stuart a aidé à organiser les 27 articles de Pan-Cancer Atlas publiés dans les revues Cell Press. Il a estimé que le travail de l’Initiative de Pan-Cancer ressemblait jusqu’ici à un arbre géant avec des racines représentant différents moyens de classifier les tumeurs et des sous-racines se ramifiant sur chacune des racines principales. Cette structure organisationnelle a servi de base à des groupes de travail thématiques plutôt qu’à des groupes basés sur le type d’organe ou de tissu.
Stuart et Benz sont les auteurs principaux de l’un des articles, publiés dans Cell et dirigés par Peter Laird du Van Andel Research Institute, qui fournissent une feuille de route pour d’autres chercheurs cherchant à approfondir les conclusions des différents groupes de travail. Il s’agit d’une enquête sur les types de systèmes dominants qui sous-tendent les données, moins sur les implications cliniques et plus sur les modèles que nous avons trouvés, selon Stuart.
Stuart se dit confiant qu’une fois que les scientifiques commenceront à examiner les données, les implications cliniques vont suivre. Évidemment, le fait de trouver des éléments de logique à partir de ces cartes est le Saint Graal.
L’UCSC Tumor Map, un navigateur interactif développé par Yulia Newton et Adam Novak pour aider les chercheurs à visualiser les données, affiche des échantillons de patients sur une interface de type Google Maps. Wong a utilisé le navigateur pour compiler un ensemble de 10 panneaux dans le papier Cell illustrant les motifs dominants trouvés dans les données. Ceux-ci comprennent la cellule d’origine, l’histologie moléculaire, le statut de souche ou de différenciation, les voies génétiques modifiées spécifiques et le composant du système immunitaire des tumeurs.
L’observation de ces cartes de tumeur est comme observer la Terre depuis l’orbite pour la première fois selon Stuart. Nous voyons désormais l’image complète du cancer et cela me remplit d’espoir que nous pouvons comprendre sa complexité finie et non infinie. UC Santa Cruz a l’habitude de créer des navigateurs pour la communauté biologique, en commençant par le très populaire UCSC Genome Browser. Nous sommes ravis de mettre ces riches données à la disposition du public grâce à ce nouveau portail selon Stuart.
Une image d’ensemble pour visualiser le cancer
Benz a déclaré que les nouvelles données TCGA sont particulièrement prometteuses pour l’expansion des traitements conçus pour enrôler le système immunitaire pour vaincre le cancer incluant les immunothérapies approuvées qui montrent maintenant des résultats quasi miraculeux contre un nombre limité de types de cancer classiques. Remarquablement, l’étude montre que l’un des 28 clusters moléculaires les plus hétérogènes était composé de 25 types de tumeurs classiques différents et présentait de très fortes caractéristiques liées à l’activation de la réponse immunitaire du patient.
Cette découverte soutient la notion grandissante que les immunothérapies spécifiques approuvées par la FDA pour un type de cancer seraient bénéfiques pour les patients atteints de divers autres types de cancer si ces autres types pouvaient être identifiés moléculairement selon Benz.
De nouvelles thérapies et le reconditionnement de médicaments existants
Les médicaments approuvés pour d’autres maladies pourraient également être efficaces contre certains types de cancer nouvellement classés. Certains de nos clusters de cancer nouvellement définis montrent également l’activation d’une voie moléculaire (JAK/Stat) régulée à la hausse dans la polyarthrite rhumatoïde selon Yau, qui a fourni une expertise en bio-informatique pour une grande partie du travail de TCGA ces dix dernières années. Peut-être que nous pouvons réutiliser les médicaments utilisés pour traiter cette maladie chronique non maligne, car les chercheurs auront maintenant la logique moléculaire pour explorer cette nouvelle stratégie de traitement.
Même si TCGA est terminé, la base de données ne sera pas ajoutée ou modifiée, ce même type d’analyse génomique multi-plateforme complète et collaborative se poursuit à l’échelle nationale sous le nouveau parrainage du NCI. Stuart, Benz et Yau continuent de travailler ensemble dans le cadre de leur centre d’analyse bio-informatique pour le nouveau réseau d’analyse de données génomiques qui, entre autres défis, est chargé de déterminer des biomarqueurs cliniquement mesurables qui faciliteraient l’identification de ces mêmes sous-ensembles moléculaires tumoraux identifiés par l’analyse multi-plateforme du réseau TCGA.
Il est temps de réécrire les manuels sur le cancer et il est temps de briser les silos en oncologie clinique qui rendent difficile pour les patients de profiter de ce changement de paradigme dans la classification du cancer a conclu Benz.
