Publié le 23 février 2026 19:29:00. Des chercheurs du MD Anderson Cancer Center ont mis au point un nouvel outil informatique capable de prédire avec plus de précision la réponse à la chimiothérapie chez les patientes atteintes d’un cancer du sein triple négatif, en tenant compte des spécificités de leur microenvironnement tumoral.
- Un nouveau biomarqueur, appelé TmS, permet de trier les patientes en fonction de leur pronostic (favorable ou défavorable).
- Cet outil surpasse les méthodes actuelles de prédiction de la réponse à la chimiothérapie.
- Les chercheurs ont également publié un guide complet recensant 43 méthodes de déconvolution pour aider les chercheurs à choisir l’approche la plus adaptée à leurs études.
Le cancer du sein triple négatif (CBTN) est un sous-type particulièrement agressif de cancer du sein, caractérisé par l’absence d’expression des récepteurs hormonaux (œstrogènes et progestérone) et du récepteur HER2. Les traitements actuels reposent principalement sur la chimiothérapie, mais la réponse à ce traitement varie considérablement d’une patiente à l’autre. Pour améliorer la prise en charge de cette maladie, des chercheurs du MD Anderson Cancer Center de l’Université du Texas ont développé une nouvelle approche informatique.
Cette approche, basée sur une technique de déconvolution, permet de décomposer et d’interpréter les différences cellulaires au sein des tumeurs. Elle prend en compte l’expression de l’ARN messager (ARNm) spécifique à la tumeur (TmS), un biomarqueur qui tient compte du nombre anormal de chromosomes dans les cellules cancéreuses et des variations d’activité de l’ARN dans le microenvironnement tumoral. Comme l’explique le Dr Wenyi Wang, professeur de bioinformatique et de biologie computationnelle :
« Les stratégies de déconvolution ne sont pas universelles. Nous nous efforçons de rendre ces méthodes plus accessibles aux chercheurs sans expérience informatique étendue, dans le but de traduire ces approches analytiques puissantes en outils pratiques que la communauté plus large de la recherche sur le cancer peut facilement appliquer pour faire progresser la médecine de précision. »
L’étude, dont les résultats ont été publiés dans Cell Reports Medicine, a été menée sur un ensemble de données comprenant 575 patientes atteintes d’un CBTN issues de diverses ethnies. Les résultats montrent que le biomarqueur TmS permet de classer avec précision les patientes en deux groupes : celles présentant un TmS élevé (pronostic favorable) et celles présentant un TmS faible (mauvais pronostic). Il surpasse également les méthodes actuelles pour prédire la réponse à la chimiothérapie.
Il est important de noter que ce biomarqueur s’applique à toutes les populations, mais que des différences clés existent dans les microenvironnements tumoraux des groupes ethniques occidentaux et asiatiques présentant un TmS élevé. Ces différences pourraient permettre d’adapter les traitements pour une efficacité accrue. Les chercheurs soulignent toutefois qu’une validation plus approfondie est nécessaire avant que cet outil ne puisse être utilisé en clinique.
Pour aider les chercheurs à naviguer dans le paysage complexe des méthodes de déconvolution, le Dr Wang et ses collègues ont récemment publié un guide complet recensant 43 de ces méthodes dans Nature Reviews Cancer. L’objectif est de faciliter l’utilisation de ces outils puissants pour faire progresser la recherche sur le cancer.
DIVULGATION: Cette étude a été soutenue par le National Cancer Institute, le ministère de la Défense, le Cancer Prevention and Research Institute of Texas (CPRIT), l’American Cancer Society et Lyda Hill Philanthropies. Pour obtenir des informations complètes sur les auteurs de l’étude, visitez cellule.com.