Thérapie évolutive : une nouvelle stratégie de traitement du cancer utilisant la modélisation mathématique

Le cancer présente des défis importants en raison du développement de résistances et du risque de rechute. La résistance peut survenir en raison de modifications génétiques permanentes des cellules cancéreuses ou de modifications non génétiques du comportement des cellules cancéreuses provoquées par le traitement. Le traitement standard du cancer implique généralement l’utilisation de la dose maximale tolérée d’un médicament pour tuer efficacement les cellules sensibles au médicament. Cependant, cette approche échoue souvent à long terme, car les cellules cancéreuses résistantes aux médicaments peuvent se développer plus rapidement lorsque toutes les cellules sensibles aux médicaments sont détruites.

Une approche thérapeutique évolutive appelée thérapie adaptative personnalise la posologie ou les pauses du traitement en fonction des réponses individuelles du patient. Le but de la thérapie adaptative est de maintenir un nombre suffisant de cellules sensibles pour contrôler la croissance de cellules résistantes. Des études et essais cliniques récents ont montré que la thérapie adaptative peut retarder le développement de la résistance plus efficacement que le traitement standard.

Déterminer la posologie et les intervalles de traitement pour chaque patient est un défi car le cancer est un système complexe et évolutif et chaque patient est unique. Les modèles mathématiques peuvent aider à développer de telles stratégies de traitement individualisées. En fait, plusieurs modèles mathématiques ont été développés pour étudier l’impact de différentes stratégies de traitement sur les résultats pour les patients. Cependant, les modèles mathématiques existants ignorent souvent l’influence de la résistance acquise et de la plasticité des cellules cancéreuses. La « résistance acquise » couvre différents types de résistance qui apparaissent, souvent dues à des modifications génétiques. La « plasticité cellulaire » fait référence à la capacité des cellules cancéreuses à modifier leur phénotype en réponse à des changements dans leur microenvironnement, tels que des fluctuations de la posologie du traitement ou l'arrêt du traitement.

Une équipe de recherche dirigée par le Dr Yunjung Kim du Centre de recherche informatique sur les produits naturels de l'Institut coréen des sciences et technologies (KIST, directeur Oh Sangrok) a développé un cadre théorique pour les stratégies de traitement du cancer qui prend en compte l'évolution des tumeurs. Ils ont développé un modèle mathématique pour prédire l’évolution d’une tumeur, prenant en compte l’acquisition de résistance par les cellules cancéreuses et leur capacité à modifier leur comportement phénotypique (plasticité) au cours du traitement. L'analyse de leur modèle a révélé les conditions d'existence d'une fenêtre de dosage efficace, une gamme de doses permettant de maintenir le volume tumoral à un point d'équilibre où le volume tumoral reste constant et stable.

Pour certaines tumeurs présentant une plasticité, les interruptions de traitement aident les cellules cancéreuses à redevenir réactives en s'associant à d'autres cellules sensibles pour supprimer la croissance de cellules résistantes. L’équipe de recherche a proposé une thérapie de dosage évolutive, qui implique un traitement par cycles comprenant des pauses de traitement, des doses efficaces minimales et des doses maximales tolérées. L'interruption du traitement permet aux cellules cancéreuses plastiques de retrouver une sensation, après quoi la dose minimale efficace est appliquée pour contrôler le volume de la tumeur. La dose maximale tolérée est ensuite administrée pour réduire davantage la taille de la tumeur. Ce cycle de dosage contrôle efficacement le volume de la tumeur à un niveau gérable. Des simulations numériques des stratégies proposées appliquées à un patient atteint de mélanome illustrent davantage ces résultats. Les résultats montrent qu'un dosage évolutif peut réorienter la dynamique tumorale, maintenant la taille de la tumeur en dessous des niveaux acceptables.

Le modèle mathématique développé peut prédire la plage posologique efficace des candidats au traitement du cancer avant les essais cliniques. Cela peut aider à déterminer les effets anticancéreux de nouveaux traitements et à identifier la plage posologique efficace pour chaque médicament. De plus, le modèle facilite le développement de stratégies personnalisées de traitement du cancer en prenant en compte la dynamique évolutive de la tumeur de chaque patient au cours du traitement.

Citation : « Dans la présente étude, nous avons mis en évidence le rôle de la plasticité phénotypique des cellules cancéreuses dans l'amélioration de la contrôlabilité de la charge tumorale grâce à des doses cycliques de traitements évolutifs », a déclaré le Dr Kim Youngjung du Centre de recherche informatique sur les produits naturels de l'Institut de recherche en informatique sur les produits naturels. Institut coréen des sciences et technologies.

Elle a également mentionné son intention d'utiliser le modèle mathématique pour concevoir des études expérimentales sur des animaux et des essais cliniques de médicaments anticancéreux potentiels dérivés de produits naturels, dans le but d'établir des schémas posologiques permettant de contrôler efficacement la charge tumorale.

Les résultats de l'étude ont été publiés dans ScienceDirect.