Caractérisation moléculaire des cancers gynécologiques
Cette équipe est rattachée à l'UMR 981 - Prédicteurs moléculaires et nouvelles cibles en oncologie
La médecine de précision consiste à déterminer la carte d’identité moléculaire de la tumeur afin que des thérapies ciblant les anomalies retrouvées dans la tumeur puissent être proposées aux patients. Si ces thérapies ciblées ont montré leur efficacité chez un certain nombre de patients il existe malheureusement des cas où ce type de thérapie n’est pas possible. Dans d’autre cas les patients développeront des résistances aux thérapies.
Les objectifs de l’équipe sont d’identifier des marqueurs biologiques (biomarqueurs) dans les cancers gynécologiques et mammaires, tels que les marqueurs permettant de prévoir la récidive (marqueurs pronostiques), les marqueurs pour prédire la réponse aux traitements (biomarqueurs prédictifs) ou encore des marqueurs prédictifs des effets indésirables ou des patients susceptibles de développer des effets indésirables.
Thèmes de recherche de l’équipe
L’objectif de l’équipe est d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques et développer des prédicteurs moléculaires chez les patients atteints de cancers gynécologiques et mammaires. Les efforts sont partagés par plusieurs groupes de recherche autour de thématiques spécifiques.
Le groupe de Fabrice André, intéressé par le cancer du sein, travaille autour de trois axes de recherche :
- Caractériser le paysage génomique du cancer du sein métastatique afin de comprendre et identifier les événements moléculaires et processus mutationnels qui conduisent les tumeurs primaires à évoluer en cancer métastatique.
- Etudier des cibles thérapeutiques potentielles identifiées au laboratoire. La dérégulation de l’expression du gène TRIB3 pourrait par exemple expliquer la résistance aux traitements par rapalogues dans le cancer du sein. Des drogues susceptibles de lever la résistance aux rapalogues sont actuellement à l’étude au laboratoire. Le gène HLF, impliqué quant à lui dans la réaction immunitaire, pourrait quant à lui contribuer à expliquer l’absence de protection immunitaire après une chimiothérapie. Un screening est actuellement en cours afin de trouver des drogues pouvant interagir avec la voie HLF.
- L’identification des patients à risque de rechute grâce à la bioinformatique ou l’intelligence artificielle. En effet, la caractérisation du profil épigénétique grâce à la bioinformatique des patientes atteintes de cancer du sein pourraient permettre de développer un test pronostique pour identifier les patientes susceptibles de récidiver. Les images en multiplexes (technique immunohistochimique permettant d’évaluer simultanément plusieurs biomarqueurs sur un même échantillon) utilisées pour entraîner des algorithmes d’intelligence artificielle pourraient permettre d’améliorer la reconnaissance des différents sous types de cancer du sein et d’en déduire ainsi le risque de rechute métastatique associé.
Le groupe de Clara Nahmias s’intéresse en particulier à la régulation des protéines associées aux microtubules dans les cancers chimiorésistants et notamment les mécanismes d'action de la protéine anti-cancer ATIP3, et la recherche de nouvelles thérapies ciblées contre les cancers du sein triple-négatifs déficients en protéine ATIP3.
Le groupe d’Inès Vaz-Duarte s’intéresse à l’après cancer et plus particulièrement aux effets secondaires (fatigue, prise de poids, manque de concentration, anxiété) qui persisteront après la maladie. Les objectifs de l’équipe sont l’identification de marqueurs biologiques impliqués dans le développement des effets indésirables, l’identification des patientes susceptibles de développer des effets secondaires à long terme et l’étude des procédés permettant de réduire les séquelles de la maladie et de ses traitements.
Immunohistochimie multiplexe
