{"id":472,"date":"2019-07-02T13:32:06","date_gmt":"2019-07-02T13:32:06","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/fr\/news\/un-modele-informatique-novateur-au-service-du-traitement-du-cancer\/"},"modified":"2019-07-02T13:32:06","modified_gmt":"2019-07-02T13:32:06","slug":"un-modele-informatique-novateur-au-service-du-traitement-du-cancer","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/un-modele-informatique-novateur-au-service-du-traitement-du-cancer\/","title":{"rendered":"Un mod\u00e8le informatique novateur au service du traitement du cancer"},"content":{"rendered":"<section class=\"wp-block-unilux-blocks-free-section section\"><div class=\"container xl:max-w-screen-xl\"><p>Les chercheurs de l\u2019unit\u00e9 de recherche en Sciences de la Vie (LSRU) de l\u2019Universit\u00e9 du Luxembourg ont d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le informatique qui simule le m\u00e9tabolisme des cellules canc\u00e9reuses. Ils ont utilis\u00e9 ce programme pour \u00e9tudier comment les associations de m\u00e9dicaments peuvent \u00eatre utilis\u00e9es plus efficacement pour emp\u00eacher la croissance des tumeurs. Les biologistes ont publi\u00e9 leurs conclusions dans la revue scientifique EBioMedicine du prestigieux groupe \u00e9ditorial Lancet.<\/p><p><figure class=\"wp-block-dev4-reusable-blocks-image  object-fit--contain\">\n    \n<img decoding=\"async\" class=\"wp-block-image unilux-custom-image-block\"\n                alt=\"\"\n            src=\"https:\/\/www.uni.lu\/wp-content\/uploads\/sites\/11\/2023\/07\/team_thomas.jpg\"\n                    style=\"object-position: 50.00% 50.00%; font-family: &quot;object-fit: contain; object-position: 50.00% 50.00%;&quot;; aspect-ratio: 3\/2; object-fit: contain; width: 100%;\"\n        loading=\"lazy\"\n\/>    <\/figure><strong>De g. \u00e0 d. : Dominik Ternes, Elisabeth Letellier, Tamara Bintener and Thomas Sauter<\/strong><\/p><p>Le m\u00e9tabolisme des cellules canc\u00e9reuses est optimis\u00e9 pour favoriser la croissance rapide des tumeurs. \u00ab Leur m\u00e9tabolisme est plus all\u00e9g\u00e9 que celui des cellules saines, car les cellules canc\u00e9reuses n\u2019ont qu\u2019un seul objectif : se d\u00e9velopper. Toutefois, cela les rend plus vuln\u00e9rables aux interruptions dans la cha\u00eene des r\u00e9actions chimiques dont elles d\u00e9pendent. Alors que des cellules saines peuvent emprunter d\u2019autres routes lorsqu\u2019une voie m\u00e9tabolique est hors d\u2019usage, c\u2019est beaucoup plus difficile pour des cellules canc\u00e9reuses \u00bb, explique <a href=\"https:\/\/wwwfr.uni.lu\/recherche\/fstm\/dlsm\/people\/thomas_sauter\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Thomas Sauter<\/a>, Professeur en <a href=\"https:\/\/wwwen.uni.lu\/research\/fstc\/life_sciences_research_unit\/research_areas\/systems_biology\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">biologie syst\u00e9mique <\/a>\u00e0 l\u2019Universit\u00e9 du Luxembourg et auteur principal de l\u2019article. \u00ab Au cours de notre \u00e9tude, nous nous sommes pench\u00e9s sur la fa\u00e7on dont les m\u00e9dicaments ou les associations de m\u00e9dicaments pouvaient \u00eatre utilis\u00e9s pour d\u00e9sactiver certaines prot\u00e9ines pr\u00e9sentes dans les cellules canc\u00e9reuses et ainsi interrompre le m\u00e9tabolisme de ces cellules. \u00bb<\/p>\n<h3 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"modeles-numeriques-de-cellules-saines-et-cancereuses\"\n    >\nMod\u00e8les num\u00e9riques de cellules saines et canc\u00e9reuses<\/h3>\n<p>Les chercheurs ont donc cr\u00e9\u00e9 des mod\u00e8les num\u00e9riques de cellules saines et de cellules canc\u00e9reuses et les ont aliment\u00e9es de donn\u00e9es de s\u00e9quences g\u00e9n\u00e9tiques provenant de 10 000 patients du <strong>Cancer Genome Atlas<\/strong> (<strong>American National Cancer Institute<\/strong>) de l\u2019<a href=\"https:\/\/www.cancer.gov\/about-nci\/organization\/ccg\/research\/structural-genomics\/tcga\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">TCGA<\/a> (<a href=\"https:\/\/www.nih.gov\/about-nih\/what-we-do\/nih-almanac\/national-cancer-institute-nci\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">NCI<\/a>). En utilisant ces mod\u00e8les, les chercheurs ont pu simuler les effets de diff\u00e9rentes substances actives sur les m\u00e9tabolismes des cellules et ainsi identifier les m\u00e9dicaments qui inhibaient le d\u00e9veloppement du cancer sans pour autant affecter les cellules saines. Les mod\u00e8les permettent d\u2019\u00e9liminer les m\u00e9dicaments qui ne fonctionnent pas ou sont toxiques, afin que seuls les plus prometteurs soient test\u00e9s en laboratoire.<\/p><p>Gr\u00e2ce \u00e0 ces mod\u00e8les, ils ont <strong>test\u00e9 pr\u00e8s de 800 m\u00e9dicaments<\/strong>, parmi lesquels 40 devaient emp\u00eacher la croissance des cancers. Environ 50 pour cent de ces m\u00e9dicaments \u00e9taient d\u00e9j\u00e0 connus pour \u00eatre des produits th\u00e9rapeutiques anticanc\u00e9reux, mais 17 d\u2019entre eux sont \u00e0 ce jour uniquement autoris\u00e9s pour d\u2019autres traitements. \u00ab Notre outil peut contribuer \u00e0 ce que l\u2019on appelle le repositionnement des m\u00e9dicaments, c\u2019est-\u00e0-dire \u00e0 trouver de nouvelles fins th\u00e9rapeutiques \u00e0 des m\u00e9dicaments existants. Cela pourrait r\u00e9duire consid\u00e9rablement le co\u00fbt et les d\u00e9lais du d\u00e9veloppement de m\u00e9dicaments \u00bb, ajoute Prof. Sauter.<\/p><p>L\u2019avantage tout particulier de cette approche r\u00e9side dans l\u2019<strong>efficacit\u00e9 de sa m\u00e9thode math\u00e9matique<\/strong>. \u00ab Nous avons r\u00e9ussi \u00e0 cr\u00e9er 10 000 mod\u00e8les patients en une semaine, sans utiliser de syst\u00e8me de calculs \u00e0 haute performance. C\u2019est particuli\u00e8rement rapide \u00bb, pr\u00e9cise le Dr <strong>Maria Pacheco<\/strong>, chercheure postdoctorale \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 du Luxembourg et premi\u00e8re auteure de l\u2019\u00e9tude. Le Dr Elisabeth Letellier, chercheure principale au sein du groupe <a href=\"https:\/\/wwwen.uni.lu\/research\/fstc\/life_sciences_research_unit\/research_areas\/molecular_disease_mechanisms\" target=\"_self\" title=\"\" rel=\"noopener\">Molecular Disease Mechanisms <\/a>(MDM) \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 du Luxembourg et collaboratrice de la pr\u00e9sente \u00e9tude, souligne : \u00ab \u00c0 l\u2019avenir, cela pourrait nous permettre de cr\u00e9er des mod\u00e8les de patients canc\u00e9reux donn\u00e9s et de tester virtuellement des m\u00e9dicaments afin de trouver l\u2019association la plus efficace. Cela pourrait \u00e9galement donner un nouvel espoir aux patients pour lesquels les traitements connus se sont av\u00e9r\u00e9s inefficaces. \u00bb<\/p><p>Jusqu\u2019ici, les mod\u00e8les ont \u00e9t\u00e9 test\u00e9s uniquement pour le <strong>cancer colorectal<\/strong>, mais, selon Thomas Sauter, l\u2019algorithme fonctionne aussi en substance pour toutes sortes de cancers. Avec son \u00e9quipe, il envisage \u00e0 pr\u00e9sent de d\u00e9velopper des applications commerciales de cette m\u00e9thode.<\/p><p>Lien vers la publication: \u00ab\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ebiomedicine.com\/article\/S2352-3964(19)30285-3\/fulltext\" target=\"_blank\" title=\"\" rel=\"noopener\">Identifying and targeting cancer-specific metabolism with network-based drug target prediction<\/a>\u00ab\u00a0, EBioMedicine, May 2019<\/p>\n<h5 class=\"has-text-align-left wp-block-unilux-blocks-heading\"        id=\"photo-istock\"\n    >\nPhoto : \u00a9 iStock<\/h5>\n<\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les chercheurs de l\u2019unit\u00e9 de recherche en Sciences de la Vie (LSRU) de l\u2019Universit\u00e9 du Luxembourg ont d\u00e9velopp\u00e9 un mod\u00e8le informatique qui simule le m\u00e9tabolisme des cellules canc\u00e9reuses. 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