Un nouvel algorithme peut identifier les mutations critiques du cancer dans l'ADN

Par Maya Ordoñez

Le 12 juillet 2022 - La plupart des gens connaissent probablement la reconnaissance faciale comme l'élément qui déverrouille votre smartphone. Mais cette technologie pourrait également être utilisée comme un outil dans la lutte contre le cancer, selon une nouvelle étude.

Une équipe de chercheurs de l'University College London et de l'Université de Californie à San Diego a mis au point un algorithme qui fonctionne un peu comme la reconnaissance faciale, sauf qu'au lieu d'identifier les visages, il repère les mutations cancéreuses dans l'ADN.

Ces mutations - que les généticiens appellent "modifications du nombre de copies" - sont liées à des résultats différents, parfois meilleurs, parfois pires, même chez les patients atteints du même type de cancer.

"Ce qui manque le plus dans ce domaine, c'est un moyen d'interpréter ces modifications du nombre de copies", explique Nischalan Pillay, chercheur à l'University College de Londres qui a dirigé l'étude dans Nature.

C'est ce que fait cet algorithme, explique M. Pillay : il traduit ces changements en informations que les médecins pourraient un jour utiliser pour prédire le comportement probable d'un cancer. Cela pourrait conduire à des prévisions plus précises, à des traitements plus efficaces et, potentiellement, à davantage de vies sauvées.

Comment la technologie peut détecter le cancer dans l'ADN

Le cancer est causé par des mutations de l'ADN ou, plus simplement, par des "erreurs". Certaines sont minuscules - comme lorsqu'une seule lettre du code génomique est erronée. Elles sont "relativement faciles à interpréter", explique Mme Pillay. Mais les modifications du nombre de copies sont plus importantes. Si votre ADN est un livre, les modifications du nombre de copies signifient que des mots entiers, des phrases ou des pages entières peuvent être erronés.

"Il devient alors beaucoup plus difficile de l'interpréter", explique M. Pillay. "Nous avons donc développé un moyen de les résumer, en utilisant des modèles."

Pour ce faire, lui et son équipe ont analysé près de 10 000 échantillons de cancer et ont découvert 21 modèles liés au cancer. L'algorithme peut identifier ces modèles comme un logiciel de reconnaissance faciale peut trouver un suspect dans une foule.

Par exemple : Lorsqu'un logiciel de reconnaissance faciale trouve un visage, il en décompose toutes les parties - yeux, lèvres, nez, sourcils - et les utilise pour construire une version numérique qu'il compare à une base de données de visages connus.

Il dit : "OK, la ressemblance la plus proche entre ce visage reconstruit et la personne X, Y ou Z", explique M. Pillay.

Cet algorithme ne trouve pas un visage mais une modification du nombre de copies, en décomposant chaque chromosome brisé, dupliqué ou manquant et en établissant un profil qu'il peut comparer à ces 21 modèles connus, à la recherche d'une correspondance.

"Nous avons pris quelque chose de très complexe et l'avons résumé en un catalogue, ou un schéma directeur", explique M. Pillay.

Ce modèle pourrait être utilisé pour prédire la façon dont un cancer est susceptible de progresser, ce qui permettrait aux médecins de suivre de près les patients et d'essayer "une forme différente de thérapie, ou d'intensifier le type de thérapie", en fonction des risques de décès du patient dans un délai donné, explique M. Pillay.

Ce n'est que le début

Les scientifiques s'intéressent de plus en plus au rôle que les modifications du nombre de copies peuvent jouer dans le traitement du cancer. Par exemple, ces changements peuvent aussi aider à montrer comment un patient est susceptible de répondre à un traitement, explique Christopher Steele, PhD, chercheur postdoctoral à l'University College London et premier auteur de la recherche.

Les techniciens de laboratoire peuvent déjà analyser les modifications du nombre de copies dans les échantillons de sang, grâce aux biopsies liquides. Au fur et à mesure que nous apprenons à mieux interpréter ces résultats, les médecins pourraient les utiliser pour adapter le traitement en temps réel, en fonction de l'évolution du cancer, explique Mme Pillay.

Et un jour, nous pourrons peut-être même comprendre comment ces modifications du nombre de copies sont provoquées, ce qui pourrait contribuer à prévenir le cancer.

Tout cela fait partie d'un nouveau sous-domaine de la recherche sur le cancer qui pourrait révolutionner la façon dont nous traitons le cancer.

"Nous n'en sommes qu'au tout début", dit Steele.