Des chercheurs de MedUni Vienna et le laboratoire Christian Doppler de métabolomique appliquée ont développé de nouveaux marqueurs pour améliorer le traitement du cancer de la tête et du cou.
Les cancers de la tête et du cou sont très hétérogènes, ce qui signifie qu’ils peuvent être difficiles à traiter. De plus, le manque de marqueurs pronostiques rend le traitement personnalisé très difficile.
L’étude a été publiée dans le Journal européen de médecine nucléaire et d’imagerie moléculaire.
Qu’est-ce que le cancer de la tête et du cou ?
Le terme cancer de la tête et du cou fait référence à une variété de tumeurs qui se produisent dans cette région. Ceux-ci comprennent les tumeurs trouvées dans la cavité buccale, le pharynx, le larynx et le nez et les sinus. La plupart des tumeurs malignes de la tête et du cou sont des carcinomes épidermoïdes, c’est-à-dire des tumeurs prenant naissance à la surface des cellules. D’autres tumeurs moins courantes comprennent les adénocarcinomes, qui proviennent du tissu glandulaire et les sarcomes, qui se forment dans les tissus mous.
Selon les statistiques de la base de données internationale Global Cancer Studies, plus de 830 000 personnes sont diagnostiquées chaque année dans le monde avec une forme de cancer de la tête et du cou.
En 2019, 1 184 hommes et 404 femmes ont reçu un diagnostic de cancer de la tête et du cou en Autriche. La consommation d’alcool et le tabagisme sont des facteurs de risque connus de la maladie. On pense également que les effets des papillomavirus comportent un risque.
Avant cette recherche, il y avait eu peu de recherches sur les caractéristiques génétiques du cancer de la tête et du cou. Les tumeurs de cette région sont connues pour être extrêmement diverses et il n’y a pas de paramètres appropriés pour l’évaluation des risques chez les patients à haut risque.
Utiliser l’analyse génétique pour améliorer le traitement
Ces zones grises dans le traitement sont ce qui a inspiré les recherches récentes. Les chercheurs analysé le séquençage de l’ADN de 127 échantillons de tissus provenant de patients atteints d’un cancer de la tête et du cou. L’équipe a examiné les caractéristiques cellulaires des tumeurs à l’aide de l’intelligence artificielle et de la tomographie par émission de positrons (TEP).
L’étude rétrospective visait à calculer des nombres spécifiques qui pourraient être utilisés comme marqueurs pour une évaluation des risques chez les patients. Ceci a été réalisé en combinant les données de l’analyse génétique et de l’imagerie TEP.
Les chercheurs ont séquencé l’ADN du tissu avant d’examiner les images TEP tridimensionnelles et d’extraire des modèles d’image spécifiques. L’équipe a ensuite combiné les données à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les réseaux génétiques dans différents modèles de perturbation des tumeurs.
Les chercheurs ont découvert que les séquences cellulaires, en combinaison avec les modèles spécifiques extraits lors de l’analyse, étaient associées à un risque élevé pour les patients atteints de cancer.
Les résultats suggèrent que les marqueurs identifiés à partir de données génétiques et basées sur des images constitueront un moyen plus efficace de capturer l’hétérogénéité des tumeurs. Les chercheurs pensent que leurs découvertes permettront de développer des options de traitement mieux ciblées pour les patients et de surveiller de plus près les patients à haut risque.
