Le CNIO identifie des biomarqueurs permettant de prédire quels patients ne répondront pas à la chimiothérapie.
Une étude menée par le Centre national espagnol de recherche sur le cancer (CNIO) et publiée dans Nature Genetics a montré pour la première fois des résultats prometteurs grâce à une technologie capable de déterminer quels patients ne bénéficieront pas d'un traitement par chimiothérapieCette découverte importante permettra d'éviter les traitements inutiles et d'appliquer des thérapies plus précises et efficaces.
D'après les experts ayant participé à l'étude, entre 20 et 50 % des patients ne retirent aucun bénéfice clinique des médicaments utilisés en chimiothérapie. Ils restent néanmoins exposés à leurs effets indésirables.
Pour remédier à ce problème, Les chercheurs du CNIOEn collaboration avec le Université de Cambridge et l'entreprise spin-off Biographie du tailleurIls ont mis au point un test génomique permettant de prédire la résistance tumorale à trois types de chimiothérapie standard : les composés à base de platine, les taxanes et les anthracyclines.
Selon les porte-parole, grâce à ce test, des milliers de patients pourraient en bénéficier chaque année, car il peut être appliqué à différents types de cancer.
La méthode de test repose sur l'instabilité chromosomique, c'est-à-dire des altérations du nombre et de la structure des chromosomes. Ces altérations présentent un profil unique dans chaque tumeur, que les experts ont pu traduire en biomarqueurs Facteurs prédictifs de la résistance au traitement.
Afin de vérifier la viabilité et l'efficacité de ces biomarqueurs, les données de 840 patients atteints de différents types de cancer et traités par les trois chimiothérapies étudiées ont été analysées. L'analyse a confirmé la capacité du test à prédire l'absence de réponse aux médicaments, consolidant ainsi son utilité clinique.
Le test entre actuellement dans sa phase de validation en conditions cliniques réelles, à partir d'échantillons de patients existants. Ce processus devrait s'achever en 2026, après quoi la technologie pourrait être utilisée dans des essais cliniques, ce qui pourrait potentiellement bénéficier à de nombreux patients atteints de différents types de cancer.
