Des chercheurs de l’ETH Zurich en Suisse ont mis au point une méthode de criblage à haut débit de médicaments anticancéreux qu’ils ont baptisée « pharmascopie ». À ce jour, les chercheurs ont testé le système avec des échantillons de myélome multiple, un cancer de mauvais pronostic et difficile à traiter en raison de la résistance aux médicaments. Dans de tels cancers, il est essentiel de trouver le bon médicament ou la bonne combinaison de médicaments pour un brevet donné. L’approche consiste à ensemencer les cellules cancéreuses dans des plaques à 384 puits, puis à placer différents médicaments ou combinaisons de médicaments dans chaque puits. Après une période d’incubation de 24 heures, les cellules peuvent être marquées avec des anticorps, puis imagées automatiquement, avant l’analyse de l’image AI pour déterminer les effets des médicaments. Tirer parti de la puissance de l’IA signifie que l’ensemble de la procédure est rapide et que les résultats doivent fournir une orientation de traitement personnalisée pour chaque patient.
Le myélome multiple est un cancer du sang particulièrement difficile à gérer et l’espérance de vie après diagnostic reste en moyenne de cinq ans. Un problème majeur est la tendance du cancer à devenir résistant à de nombreux traitements, à revenir après chaque cycle de traitement et à acquérir une résistance à plusieurs médicaments anticancéreux. Il est peu probable que le simple fait de voler en aveugle et d’essayer différentes drogues au hasard donne un résultat positif.
Cependant, il peut être difficile et long de tester le cancer d’un patient pour sa résistance ou sa sensibilité à divers médicaments. Cette nouvelle technologie est un système à haut débit conçu pour soulager une partie de la douleur des tests de sensibilité aux médicaments, et elle tire parti de la puissance de l’IA pour ce faire.
La nouvelle approche s’appelle la pharmascopie et commence par prélever un échantillon du cancer. Dans ce cas, les chercheurs ont testé leur système avec un myélome multiple et ont analysé 138 biopsies de moelle osseuse de 89 patients atteints de myélome. Les patients présentaient différents stades de myélome multiple. Certains des patients n’avaient pas été traités auparavant, tandis que d’autres avaient subi plusieurs cycles de traitement, fournissant un pool varié d’échantillons pour le système.
Les chercheurs ont placé les cellules des biopsies dans des plaques à 384 puits, ont ajouté différentes combinaisons de médicaments dans différents puits, puis ont incubé les plaques à puits pendant 24 heures. Ils ont ensuite coloré les cellules avec des anticorps avant l’imagerie automatisée et l’analyse ultérieure de l’IA.
Le système a permis aux chercheurs d’identifier rapidement des médicaments ou des combinaisons de médicaments susceptibles d’être bénéfiques pour des patients spécifiques. Les chercheurs espèrent également que le système pourra être adapté pour aider à dépister les patients atteints d’autres types de cancer, offrant ainsi une rotation rapide dans le parcours de traitement.
Étudier en Cancer de la nature: Ex vivo l’hétérogénéité de la réponse aux médicaments révèle des stratégies thérapeutiques personnalisées pour les patients atteints de myélome multiple
Crédit image : Cellules de moelle osseuse d’un patient atteint de myélome multiple. Les globules rouges sont des monocytes sains, le vert et le jaune sont des plasmocytes. (Image : Laboratoire Berend Snijder / ETH Zurich)
Par: ETH Zurich
