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Cancer du sein triple négatif: survie sans progression prolongée avec l'ipatasertib

LONDRES, 21 août 2017 (APMnews) - L'inhibiteur de kinase ipatasertib (Roche) a montré un intérêt en traitement du cancer du sein métastatique triple négatif en allongeant la survie sans progression dans une étude de phase II dont les résultats ont été publiés dans le Lancet Oncology.
L'ipatasertib est un inhibiteur la kinase ATK. La voie de signalisation PI3K/ATK est fréquemment altérée dans le cancer du sein, notamment dans le cancer du sein triple négatif, difficile à traiter et chez lequel actuellement aucune thérapie ciblée de type inhibiteur de kinase n'a fait ses preuves, rappellent Sung-Bae Kim de l'université de Séoul et ses collègues.
Dans l'étude LOTUS, ils ont comparé de façon randomisée l'association ipatasertib-paclitaxel et le paclitaxel avec un placebo, en première ligne chez 124 patientes présentant un cancer du sein triple négatif, métastatique ou localement avancé inopérable.
La survie sans progression s'est élevée à 6,2 mois dans le groupe ipatasertib, comparé à 4,9 mois dans le groupe placebo.
La différence était plus importante dans le sous-groupe de patientes qui présentaient une faible expression du suppresseur de tumeur PTEN (41% des patientes): la survie sans progression était de 6,2 mois avec l'ipatasertib contre 3,7 mois avec le placebo.
L'inhibiteur d'ATK a été associé à des diarrhées de grade 3 ou plus (23%) et une augmentation du risque de neutropénie (10% contre 2%). Globalement, un effet secondaire grave a été observé chez 28% des patients avec l'ipatasertib et 15% dans le groupe contrôle.
Il s'agit de la première étude montrant l'intérêt d'une molécule inhibant ATK dans le cancer du sein triple négatif, notent les auteurs. Tout en restant prudents en raison de la petite taille de l'étude, ils estiment que ces résultats sont en faveur d'une poursuite de l'évaluation de ce produit. Une phase II est en cours qui évalue l'association ipatasertib-paclitaxel en traitement néo-adjuvant dans le cancer du sein triple négatif, rappellent-ils.
(The Lancet Oncology, publication en ligne du 8 août)
fb/ab/APMnews

 
Survie dans le cancer: un "atlas de pathologie humaine" décrypte l'influence au cas par cas de l'expression des gènes

WASHINGTON, 17 août 2017 (APMnews) - Un Human Pathology Atlas, élaboré sous forme de base de données disponible en libre accès, détaille l'influence des niveaux d'expression des gènes sur la survie des patients atteints de cancer, ouvrant la voie vers une médecine de plus en plus personnalisée, selon une étude publiée jeudi dans la revue Science.
Les cancers se manifestent sous de nombreuses formes et des recherches se poursuivent pour déterminer les éléments qui différencient les tumeurs malignes hautement létales des tumeurs bénignes.
Pour constituer le Human Pathology Atlas, Mathias Uhlen du KTH-Royal Institute of Technology à Stockholm et ses collègues se sont intéressés aux gènes impliqués dans les principaux types de cancer, et notamment à l'influence du taux de protéines issues de ces gènes sur la survie des patients atteints de cancer.
Pour cela, ils ont analysé 17 types de cancers à partir des données de près de 8.000 patients, disponibles notamment grâce au Cancer Genome Atlas et au Human Protein Atlas, deux programmes proposant des données scientifiques en libre accès.
Dans ce nouvel atlas de pathologie humaine, les données sont présentées sous forme d'une courbe de survie interactive grâce à laquelle il est possible d'explorer l'impact de telle ou telle protéine d'un point de vue des conséquences cliniques. Plus de 900.000 profils de survie ont été élaborés afin de prédire la façon dont l'expression altérée des gènes pouvait influencer la survie des patients.
D'une façon générale, une survie plus faible était associée à une augmentation de l'expression de gènes impliqués dans la croissance cellulaire et à une diminution des gènes régulant la différenciation cellulaire. Toutefois, une analyse au cas par cas a montré qu'au sein d'un même type de cancer, l'expression des gènes pouvait varier "considérablement" d'une tumeur à l'autre, excédant même la variation observée entre différents types de cancer.
En outre, l'effet sur le pronostic vital de 2.375 gènes dépendait du type de cancer et de sa localisation.
Ces résultats plaident en faveur d'une approche personnalisée de la médecine pour le traitement du cancer, indiquent les auteurs.
Cette étude diffère des autres dans le sens où elle n'est pas focalisée sur les mutations génétiques en tant que telles mais sur les conséquences de ces mutations en termes d'expression génique, et cela pour tous les gènes produisant des protéines, a commenté Mathias Uhlen dans un communiqué du KTH-Royal Institute of Technology, ajoutant que cela démontrait le potentiel avec lequel les big data pourraient permettre de changer la façon dont la recherche médicale était menée.
"Notre étude montre également les avantages d'une politique de libre partage des données scientifiques pour l'intégration de grandes quantités de résultats provenant de sources différentes", a commenté Mathias Uhlen.
Les données sont accessibles sur le site internet du Human Pathology Atlas
(Science, publication en ligne du 17 août)
/sb/ld/ab/APMnews

 
Cancer du poumon: résultats prometteurs pour un test sanguin

WASHINGTON, 16 août 2017 (APMnews) - Une équipe internationale a développé un nouveau test diagnostique du cancer du poumon non à petites cellules (NAPC) à l'aide d'une plateforme d'analyse des ARN "absorbés" par les plaquettes sanguines, selon une étude publiée lundi dans Cancer Cell.
Il s'agit d'une nouvelle approche de la "biopsie liquide" qui, au lieu de rechercher l'ADN tumoral circulant ou d'autres marqueurs dans le sang, va permettre de diagnostiquer un cancer NAPC avec une précision proche de 90%, en détectant l'ARN tumoral absorbé par les plaquettes, souligne Cell Press dans un communiqué.
Les plaquettes ou thrombocytes sont des éléments du sang qui interviennent dans le processus de coagulation sanguine. Elles sont aussi mobilisées en cas d'événements inflammatoires et de cancers. Dépourvues de noyau, les plaquettes absorbent l'ARN des cellules de la moelle osseuse ou d'autres cellules avec lesquelles elles sont en contact dans le sang circulant.
Dans une précédente étude de preuve de concept, Myron Best du VU University Medical Center à Amsterdam et ses collègues avaient montré qu'à partir d'une seule goutte de sang, il était possible d'isoler ces plaquettes dites "tumor-educated" et à partir de l'analyse des ARN, de détecter et classer une grande variété de cancers en utilisant un algorithme d'auto-apprentissage.
Cette fois, ils ont exploré cette approche pour la détection en particulier du cancer du poumon NAPC. Pour sélectionner des biomarqueurs pertinents parmi l'ensemble des gènes et disposer de données robustes, ils ont renforcé leur plateforme d'analyse, baptisée thromboSeq, à l'aide de la technique d'optimisation par essaims particulaires.
Cet algorithme s'inspire du concept d'intelligence distribuée, notamment les comportements d'organisation des animaux qui évoluent en groupe et en particulier, la capacité d'adapter leur nombre en fonction des tâches à accomplir, rechercher de la nourriture ou se défendre contre un prédateur, expliquent les chercheurs dans le communiqué de Cell Press.
Ils ont utilisé les plaquettes de 402 patients avec un cancer du poumon NAPC, dont 57 avec une forme débutante localement avancée et 344 au stade métastatique en phase terminale (1 patient dont le stade était inconnu), et de 377 personnes sans cancer connu mais présentant pour certaines une maladie inflammatoire (sclérose en plaques -SEP-, pancréatite chronique, maladie coronarienne...).
La plateforme thromboSeq a analysé près de 5.000 brins d'ARN différents, isolant ceux qui permettent de détecter un cancer du poumon en particulier.
Dans une cohorte de validation de 624 patients, le test a permis de détecter les cancers au stade tardif avec une précision de 88% et une aire sous la courbe (AUC) de 0,94 et les cancers au stade débutant avec une précision de 81% et une AUC de 0,89, indépendamment de l'âge, des habitudes tabagiques, du temps de stockage de l'échantillon de sang et des différentes conditions inflammatoires.
Ces résultats montrent que cette plateforme d'analyse des ARN extraits des plaquettes, utilisant un algorithme puissant, permet de sélectionner un panel de gènes pour diagnostiquer un cancer du poumon NAPC, concluent les chercheurs.
Des études sont nécessaires pour valider cette technique en clinique à très large échelle, en complément d'autres approches diagnostiques, et l'évaluer dans d'autres cancers, ajoutent-ils.
(Cancer Cell, édition en ligne du 14 août)
ld/gb/APMnews

 


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