Complexités métastatiques du cancer du sein : décryptage des interactions avec l'environnement tumoral
ParisLe cancer du sein métastatique pose un défi majeur dans le traitement du cancer en raison de sa complexité et de son comportement souvent imprévisible. Une étude importante menée par une équipe internationale de chercheurs a révélé de nouvelles informations sur la biologie du cancer du sein métastatique. Cette recherche se distingue par son approche diversifiée pour analyser les disparités entre les cellules métastatiques et leur interaction avec leur environnement.
Les conclusions principales de l'étude sont les suivantes :
Analyse approfondie du transcriptome de 67 biopsies provenant de 60 patients. Comparaison entre les transcriptomes des cellules entières et ceux des noyaux cellulaires. Profilage de l'expression spatiale de 15 échantillons utilisant des méthodes avancées. Découverte de profils d'expression stables parmi les métastases chez un même patient.
Les chercheurs ont employé diverses techniques pour analyser l'activité des gènes et la position des cellules dans les tumeurs. Ils ont constaté que l'activité des gènes restait stable à divers endroits où le cancer s'était propagé et au fil du temps chez les mêmes patients. Cette stabilité a été observée même lorsque les échantillons provenaient d'organes différents comme le cerveau, le foie et les os. Cependant, l'étude a également révélé de grandes disparités entre les patients, ce qui suggère que le cancer se comporte différemment chez chaque individu et que les traitements devraient être adaptés sur mesure.
Des chercheurs ont découvert une corrélation entre le gène SOX4 et l'emplacement des cellules immunitaires. Les cellules tumorales qui expriment le gène SOX4 ont tendance à s'éloigner des cellules immunitaires T ou NK. Cela suggère que les tumeurs pourraient utiliser des stratégies pour échapper au système immunitaire dans certaines régions, mettant en évidence la nécessité de traitements capables de contrer ces stratégies.
L'étude a révélé que certains schémas d'expression génique peuvent prédire les résultats cliniques. Un schéma comparable à celui des cellules souches a été associé à de moins bonnes chances de survie, suggérant qu'il pourrait aider à identifier des tumeurs plus agressives. À l'inverse, un modèle ressemblant au cartilage était lié à un type rare et difficile à traiter de cancer du sein, mettant en lumière la complexité des signaux biologiques dans les tumeurs métastatiques.
Cette étude nous permet de mieux comprendre le cancer du sein métastatique et ouvre la voie à de nouvelles recherches. Elle souligne l'importance d'utiliser des méthodes de recherche variées et combinées pour examiner le comportement complexe de ces tumeurs. Les résultats pourraient aider à classer les patients de manière plus précise et à développer des traitements ciblés, ce qui améliorerait notre gestion du cancer du sein métastatique à l'avenir.
L'étude est publiée ici:
http://dx.doi.org/10.1038/s41591-024-03215-zet sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est
Johanna Klughammer, Daniel L. Abravanel, Åsa Segerstolpe, Timothy R. Blosser, Yury Goltsev, Yi Cui, Daniel R. Goodwin, Anubhav Sinha, Orr Ashenberg, Michal Slyper, Sébastien Vigneau, Judit Jané‐Valbuena, Shahar Alon, Chiara Caraccio, Judy Chen, Ofir Cohen, Nicole Cullen, Laura K. DelloStritto, Danielle Dionne, Janet Files, Allison Frangieh, Karla Helvie, Melissa E. Hughes, Stephanie Inga, Abhay Kanodia, Ana Lako, Colin MacKichan, Simon Mages, Noa Moriel, Evan Murray, Sara Napolitano, Kyleen Nguyen, Mor Nitzan, Rebecca Ortiz, Miraj Patel, Kathleen L. Pfaff, Caroline B. M. Porter, Asaf Rotem, Sarah Strauss, Robert Strasser, Aaron R. Thorner, Madison Turner, Isaac Wakiro, Julia Waldman, Jingyi Wu, Jorge Gómez Tejeda Zañudo, Diane Zhang, Nancy U. Lin, Sara M. Tolaney, Eric P. Winer, Edward S. Boyden, Fei Chen, Garry P. Nolan, Scott J. Rodig, Xiaowei Zhuang, Orit Rozenblatt-Rosen, Bruce E. Johnson, Aviv Regev, Nikhil Wagle. A multi-modal single-cell and spatial expression map of metastatic breast cancer biopsies across clinicopathological features. Nature Medicine, 2024; DOI: 10.1038/s41591-024-03215-zPartager cet article