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Fait marquant

Repérer les cancers du rein à risque grâce à la génétique


​​​​​​​​​​​​​Dans le cadre de la médecine personnalisée, les chercheurs de l’Irig ont développé une méthode permettant d’identifier les patients atteints de cancer du rein à risque. En effet, le cancer à un stade avancé peut progresser, se propager à des organes distants (métastases) ou réapparaître après traitement. C’est pourquoi l'évaluation des chances de survie des patients aiderait les cliniciens à améliorer leur suivi.​​​

Publié le 19 juin 2023

Les chercheurs de l’Ir​​​​ig ont montré le potentiel pronostique de l’expression du collagène de type VII à partir des données issues d’échantillons de tumeur du rein à cellules claires, qui est le septième type de cancer le plus répandu dans le monde occidental. Alors pour identifier de nouveaux biomarqueurs de prédiction de la survie des patients les chercheurs interrogent le potentiel pronostique de chaque gène. Les résultats ont révélé une expression accrue pour certains patients du gène COL7A1, codant pour une forme de collagène spécifique : cette expression est corrélée à l’avancée de ce cancer et donc au risque de décès (Figure A). De plus, parmi les patients de même stade, comme le stade 2 (en général de bon pronostic), cette forte expression permet également de repérer les patients à risque (Figure B). Cette nouvelle méthode est complémentaire et plus précise que le stade utilisé aujourd’hui en clinique. Le biomarqueur COL7A1 étant robuste, il peut être appliqué à des patients atteints de différents stades de cancer, d'origines génétiques/ethniques différentes, ou ayant été soumis à différentes thérapies.

Les chercheurs ont réalisé des expériences préliminaires sur des cellules de cancer du rein en culture. Ils en ont déduit l’hypothèse que le gène COL7A1 joue un rôle dans la migration des cellules cancéreuses, étape clé dans l’apparition de métastase chez les patients (Figure C). Par ailleurs, la présence de COL7A1 est aussi corrélée à une forte expression de gènes impliqués dans des mécanismes moléculaires importants de la cancérogénèse ​: la division cellulaire, la réponse inflammatoire et la transition épithéliale-mésenchymateuse.
En conclusion, les chercheurs de l’Irig ont développé une méthode permettant d’identifier les patients atteints de cancer du rein à risque, dans le but d’améliorer leur prise en charge. Pour améliorer encore les prédictions, les chercheurs de l’Irig utilisent actuellement des méthodes d’intelligence artificielle (IA) en utilisant l’expression de plusieurs gènes. A plus long terme, si le rôle de COL7A1 dans la migration/invasion des cellules cancéreuses est confirmé, il pourrait être une cible thérapeutique afin de réduire l’apparition de métastases.


 
Figure A. Probabilité de survie des patients atteints de cancer du rein en fonction du temps après chirurgie. En vert, les 60% de patients avec une expression faible de COL7A1 dans la tumeur – ces patients ont la meilleure chance de survie (supérieure à 10 ans pour plus de la moitié des patients). En bleu, 24% de patients avec une expression moyenne de COL7A1 qui ont une chance de survie intermédiaire (supérieure à 5 ans pour la moitié des patients). En rouge, 16% des patients avec une expression forte de COL7A1 qui ont une chance de survie réduite (inférieure à 2,5 ans pour la moitié des patients). Credit CEA
Figure B. Identique à la Figure A, mais restreint aux patients de stade 2 (stade peu avancé). L’ensemble de ces patients ne sont pas considérés « à risque ​» avec les méthodes actuelles. La mesure de l’expression de COL7A1 permet d’identifier les 15 patients (sur 57) les plus à risque. Credit CEA
Figure C. Expérience de migration in vitro de cellules. Après avoir enlevé les cellules au centre de la boîte de pétri (zone verticale claire ou blessure, c’est-à-dire dépourvue de cellule, au temps T = 0h), les cellules qui expriment un niveau élevé de COL7A1 (en haut) migrent plus vite : en 12h elles ont « comblé » la blessure, ce qui n’est pas le cas des cellules avec une faible expression de COL7A1. Credit CEA​

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