Cette stratégie s’attaque au cancer du sein métastatique inaccessible

2024-10-09 18:19:00

Le cancer du sein triple négatif (CSTN) reste le type de cancer du sein le plus agressif et le plus mortel. 15 pour cent des cas de cancer du sein sont triples négatifs. Son pronostic est sombre car la maladie est très résistante aux traitements existants car ses cellules, contrairement aux tumeurs hormonales, sont dépourvues des récepteurs ciblés par les médicaments contre le cancer du sein.

Il est urgent de savoir comment attaquer les cellules qui deviennent résistantes aux traitements pour contrôler ce type de cancer.

L’une des stratégies innovantes est celle proposée par une équipe de Hôpital Brigham et femmes (USA) dans une étude publiée dans ‘Nature‘.

En utilisant des échantillons prélevés sur des patients dans le cadre de travaux précliniques, les chercheurs ont découvert que la combinaison de deux agents thérapeutiques pouvait pousser les cellules de cette tumeur mortelle vers un état plus traitable.

“Lorsqu’ils sont combinés, ces agents thérapeutiques peuvent détourner les signaux qui se produisent naturellement dans le corps pour éliminer les cellules mammaires après l’arrêt de l’allaitement, tuant ainsi ces cellules cancéreuses agressives”, explique l’auteur principal Karen Cichowski. “Nos résultats apportent un soutien convaincant au développement d’essais cliniques visant à vérifier si la combinaison de ces agents pourrait bénéficier aux patientes atteintes d’un cancer du sein triple négatif.”

Plus précisément, les chercheurs ont découvert qu’en combinant deux types d’agents, appelés inhibiteurs d’EZH2 et d’AKT, ils pourraient induire la différenciation des cellules métastatiques du cancer du sein.

Une fois les cellules différenciées, Ces agents tuent les cellules tumorales en déclenchant un processus similaire à l’involution.ce qui se produit généralement lorsque le tissu mammaire revient à un état non lactant après que la mère a cessé de produire du lait maternel.

Les chercheurs ont également utilisé l’apprentissage automatique pour prédire les réponses des patients, une autre étape qui pourrait ouvrir la voie à des essais cliniques sur des patients.

Dans les études futures, cette équipe souhaite explorer si des combinaisons de médicaments similaires pourraient être efficaces dans d’autres types de tumeurs.



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