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Projet soutenu

Prédire la réponse à l’immunothérapie dans le cancer du poumon non à petites cellules

Une immunothérapie, le pembrolizumab, est désormais prescrite chez tous les patients atteints de cancer du poumon non à petites cellules dont la tumeur exprime la molécule PD-L1, ciblée par ce traitement. Malheureusement, moins de la moitié de ces patients répondent au traitement et peuvent alors bénéficier d’une survie prolongée de quelques mois ou années. Emmanuel Barillot, chercheur à l’Institut Curie, veut découvrir des facteurs biologiques prédictifs de la réponse à ce traitement afin de ne l’administrer qu’aux patients qui en tireront bénéfice et proposer une stratégie thérapeutique différente aux autres. Pour cela, il s’appuie sur l’analyse des données d’anatomopathologie, d’imagerie ou encore les données moléculaires issues de l’étude de la tumeur au moment du diagnostic.

Nous soutenons ce projet, dans le cadre de l’appel à projet SIGN'IT, à hauteur de 600 000 € sur 36 mois.

Contexte et objectif du projet

Le cancer du poumon non à petites cellules est la première cause de décès par cancer en France. Il est diagnostiqué à un stade métastatique chez environ 70 % des patients. À ce stade, une immunothérapie, le pembrolizumab, est prescrite seule, lorsque PD-L1 (cible de l’immunothérapie) est exprimée dans plus de la moitié des cellules tumorales, ou en association avec une chimiothérapie dans les autres cas. Malheureusement, seulement la moitié des patients répondent à l’immunothérapie et pendant une durée plus ou moins longue. Au final, seulement 40 % d’entre eux sont toujours en vie après deux ans. Les cliniciens aimeraient disposer de marqueurs biologiques pour anticiper la réponse des patients à ce médicament, afin de le délivrer uniquement à ceux qui en tireront bénéfice et d’éviter aux autres un traitement inutile et couteux ainsi que ses potentiels effets secondaires.

Pour cela, Emmanuel Barillot, chercheur à l’Institut Curie, en collaboration avec plusieurs autres équipes (de l’Institut Curie et de MINES ParisTech), propose de développer une signature prédictive de la réponse au traitement. Il s’agit de découvrir un ensemble de marqueurs biologiques cellulaires, moléculaires et d’imagerie, qui, combinés ensemble prédiront une bonne réponse au traitement. Concrètement, les chercheurs s’appuieront sur les caractéristiques cellulaires issues des observations de coupes de tumeur par microscopie au moment du diagnostic. Ces données anatomopathologiques renseignent sur la prolifération et la morphologie des cellules cancéreuses, leur répartition spatiale, leur caractère envahissant ou non pour les tissus voisins, et permet d’évaluer le stade du cancer et son agressivité. Les données moléculaires proviendront de la recherche de mutations et de la mesure du niveau d’expression de plus de 20.000 gènes sur un prélèvement tumoral pour caractériser le sous-type de tumeur. S’y ajoutera l’analyse par immunofluorecence d’une vingtaine de marqueurs des différents types de cellules immunitaires.

Enfin, des données d’imagerie issues de scanner, radiographie ou encore IRM, obtenues également au moment du diagnostic, permettront d’appréhender la tumeur dans son ensemble au sein de l’organisme. Les chercheurs estiment que ces données apporteront des informations complémentaires et que tenir compte de l’ensemble d’entre elles fournira une vue complète du profil de la tumeur et de son microenvironnement. Ces données devraient être suffisamment précises pour déterminer les chances de réponses à l’immunothérapie et permettre d’orienter le choix du traitement.

Pour vérifier ces hypothèses, les équipes vont collecter des données chez 200 patients atteints de cancer du poumon non à petites cellules pris en charge à l’Institut Curie et traités avec la combinaison immunothérapie et chimiothérapie. Ces données seront analysées par un programme d’intelligence artificielle qui les associera à leur état de santé à six mois et à un an et permettra ainsi de distinguer ultérieurement les patients répondeurs et non répondeurs d’après leur profil de données. L’analyse portera d’abord sur chaque type de données individuellement (cellulaires, moléculaires, imagerie), puis les intégrera toutes pour établir un « score ». Ce dernier devrait offrir un pouvoir prédictif plus puissant. Une fois cette signature établie, elle devra être validée sur des cohortes plus grandes pour s’assurer de sa valeur prédictive et de son utilité clinique.

Les chercheurs espèrent aussi que la découverte de facteurs prédictifs à partir de ces données permettra de décrire les voies et mécanismes biologiques modulant les réponses immunitaires et peut-être d’ouvrir la voie à de nouvelles cibles thérapeutiques.

Le porteur du projet

Emmanuel Barillot est chercheur à l’Institut Curie dans l’unité Inserm U900 travaillant sur la biologie des systèmes du cancer par une approche bioinformatique. Il est responsable d’une équipe d’une quinzaine de personnes dont quatre sont dévolues à ce projet et effectueront les analyses moléculaires. Il travaille en étroite collaboration avec le Professeur Nicolas Girard, Directeur de l’institut du Thorax Curie-Montsouris qui suit les patients inclus dans la cohorte étudiée dans cette étude et valide les données cliniques. Il s’appuie également sur les compétences d’un laboratoire de MINES ParisTech, dirigé par Thomas Walter, pour l’analyse des données d’anatomopathologie ainsi que d’un autre laboratoire de l’Institut Curie spécialisé dans l’analyse des images obtenues par radiographie, scanner ou IRM, dirigé par Irène Buvat.

Notre soutien

Notre soutenons ce projet à hauteur de 600 000 € sur 36 mois.


A. R. 


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