Un nouveau logiciel permet de détecter un cancer avant les premiers symptômes

Le cancer n'est souvent détecté qu'à partir du moment où le patient commence à ressentir les premiers symptômes de son mal : douleurs, excroissance anormale, fatigue intense. Mais cela pourrait bien changer d'ici peu. Des scientifiques ont mis au point un programme informatique permettant d'identifier et de localiser une tumeur, et ce, avant même que les symptômes ne fassent leur apparition. Cela pourrait pourrait ouvrir la voie à un dépistage précoce et à un traitement moins invasif et moins agressif du cancer.

Le programme, baptisé CancerLocator, détecte l'ADN de la tumeur dans les échantillons de sang prélevés au patient, et la localise précisément dans le corps. Lors d'une petite étude pilote, le dispositif a permis de diagnostiquer le cancer du poumon et le cancer du sein dans 80% des cas. Les chercheurs espèrent que le programme pourrait être utilisé à terme dans le cadre de contrôles de santé réguliers, rendant obsolètes les biopsies invasives.

Conçu par des chercheurs de l'Université de Californie (Los Angeles) et de l'Université de Californie du Sud, CancerLocator analyse l'ADN qui est diffusé dans le sang lorsque les cellules meurent. Chaque fragment d'ADN possède un arrangement unique d'éléments chimiques appelés "groupes méthyles" ; ils indiquent si les gènes sont activés ou désactivés, et si l'action d'un gène spécifique a été interrompu au sein d'une cellule cancéreuse. Parce que différentes cellules et tissus possèdent différents gènes activés ou non dans le corps, les motifs de méthylation peuvent également agir comme une sorte de carte permettant de déduire la provenance de tel ou tel échantillon d'ADN.

« C'est une sorte de message dans une bouteille », explique Jasmine Zhou, professeur de pathologie à l'Université de Californie, Los Angeles, et co-auteur de l'étude. « Cet ADN acellulaire flottant dans le sang peut nous dire les secrets de la cellule ou de l'organe dont il provient. »

Jusqu'à présent, un seul test approuvé par la FDA et utilisant ce type d'ADN tumoral flottant est disponible. Il utilise des échantillons de selles, et non de sang. D'autres méthodes de dépistage non-invasives permettent de tester les cellules tumorales intactes naviguant librement dans les vaisseaux sanguins. Mais trouver des cellules tumorales intactes dans le sang ne donne, la plupart du temps, que des indices pronostiques. En outre, quand on ne connaît pas l'organe affecté, c'est comme chercher une aiguille dans une botte de foin.

Les progrès en matière de machines de séquençage, qui décodent des millions de fragments d'ADN en un temps très court, ont permis de mettre au point de nouveaux tests de dépistage au cours des cinq dernières années. En détectant l'ADN de la tumeur plutôt qu'en traquant des cellules intactes, les chercheurs du monde entier ont tenté de déceler les premiers signes du cancer et de suivre l'évolution des tumeurs en temps réel.

Zhou et ses collègues ont perfectionné la machine de telle manière qu'elle soit capable d'effectuer un test sanguin. Ils ont utilisé les données disponibles dans la base de données du Cancer Genome Atlas afin d'apprendre au logiciel CancerLocator à reconnaître quels patterns de méthylation étaient normaux, et lesquels correspondaient à des signatures tumorales. Cela a permis aux chercheurs de localiser avec précision le cancer, même quand la quantité d'ADN séquencé était très faible.

Dans les tests sanguins réalisés sur 29 patients atteints du cancer du foie, 12 patients atteints de cancer du poumon et cinq patients atteints de cancer du sein, le programme a pu réduire les erreurs de 60% à 26,5% dans la détection du cancer .

Sur certains cancers, l'algorithme du programme s'est montré particulièrement efficace, explique Zhou. Notamment dans le cas où on ne pouvait trouver qu'une fraction infinitésimale d'ADN de tissus tumoraux dans le sang – ce qui est généralement le cas au stade le plus précoce du développement du cancer – ou lorsque la tumeur se situait à proximité d'une artère majeure.

En plus de nous donner des indices sur la présence et l'emplacement d'une tumeur, le programme pourrait également être utilisé pour déterminer des options de traitement personnalisées, surveiller l'efficacité d'un médicament et alerter de manière précoce sur une possible récidive.

Plus les chercheurs accroissent leurs connaissances sur les signatures tumorales, plus leurs données génétiques peuvent à leur tour nourrir le programme de machine learning de CancerLocator afin d'améliorer la précision du test diagnostique.

Ce nouveau système incitera certainement à améliorer le diagnostic précoce du cancer, le facteur le plus important à maitriser pour augmenter les chances de survie du patient. De nombreuses entreprises pharmaceutiques commencent à proposer des médicaments accompagnés de tests d'ADN sur mesure. De plus, si CancerLocator se révèle efficace pour diagnostiquer avec précision une plus large gamme de cancers, il pourrait sans doute être utilisé pour le dépistage de personnes en bonne santé, ajoute Zhou.

« Notre objectif à long terme est de mettre au point un outil de dépistage généraliste. Les avantages potentiels seraient énormes. »