De nombreux cancers, y compris certains types de cancer du sein, sont provoqués par des altérations de l’activité d’enzymes cellulaires appelées kinases. Les thérapies qui inhibent directement ces activités favorisant le cancer se sont révélées efficaces pour les patients chez lesquels des kinases motrices individuelles peuvent être diagnostiquées.
L’un des défis majeurs de cette approche thérapeutique consiste à quantifier avec précision les kinases tumorales dans les échantillons de biopsie humaine. De nombreuses kinases ne sont pas présentes en abondance et sont donc plus difficiles à mesurer avec précision. Bien qu’il existe actuellement des méthodes pour quantifier de petites quantités de kinases, mesurer simultanément plusieurs kinases est fastidieux et peu pratique dans un contexte clinique où un retour rapide des données est essentiel. Il est crucial de développer des méthodologies pour enrichir les kinases présentes dans les échantillons cliniques, une étape importante vers une médecine personnalisée efficace.
Dans une étude publiée dans Protéomique cliniquedes chercheurs du Baylor College of Medicine et des institutions collaboratrices rapportent le développement d’un test pulldown d’inhibiteur de kinase (KiP) qui peut enrichir et quantifier de manière optimale les petites quantités de kinases présentes dans les échantillons de biopsie en combinaison avec des techniques de spectrométrie de masse.
Les chercheurs ont établi la couverture et la fidélité quantitative du test pour les kinases dans une approche à prise unique, optimisé un panel ciblé de 100 kinases et déterminé l’efficacité du KiP dans le sous-typage de modèles animaux dérivés de patientes atteintes d’un cancer du sein et de deux cohortes d’échantillons de patientes atteintes d’un cancer du sein.
“Notre étude représente une convergence de technologies avancées, redéfinissant la recherche médicale fondamentale et ouvrant la voie à de futures applications cliniques”, a déclaré le premier auteur, le Dr Alexander Saltzman, analyste bioinformatique principal au Mass Spectrometry Proteomics Core de Baylor.
“Cet article souligne que les nouvelles méthodes de spectrométrie de masse des protéines sont très prometteuses pour une meilleure définition du paysage médicamenteux individuel présent dans chaque cancer et devraient être plus largement utilisées pour la recherche et, à terme, les soins cliniques”, a déclaré l’auteur co-correspondant, le Dr Matthew. Ellis, professeur au Lester and Sue Smith Breast Center de Baylor.
“L’approche de cette méthodologie pour identifier les kinases clés dans le cancer pourrait même s’étendre au-delà de ces enzymes et atteindre d’autres cibles de faible abondance et biologiquement pertinentes”, a déclaré l’auteur co-correspondant, le Dr Beom-Jun Kim, actuellement directeur associé chez AstraZeneca et professeur adjoint. à Baylor au moment de la recherche.
Doug W. Chan, Matthew V. Holt, Junkai Wang, Eric J. Jaehnig, Meenakshi Anurag, Purba Singh et Anna Malovannaya ont également contribué à ce travail. Les auteurs sont affiliés au Baylor College of Medicine, au Lester and Sue Smith Breast Center et/ou au Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center.
Ce travail a été soutenu par la subvention CPTAC PTRC des programmes spécialisés d’excellence en recherche (SPORE) du National Cancer Institute (U01 CA214125) et un prix CPTAC PGDAC (U24 CA210954). Ellis a reçu le soutien d’un prix de chercheur établi du CPRIT (RR140033) et de Ralph et Lisa Eads. Ellis est également boursier du McNair Medical Institute. Le noyau protéomique de spectrométrie de masse BCM est soutenu en partie par un prix Dan L Duncan Comprehensive Cancer Center (P30 CA125123), des prix CPRIT Core Facility (RP170005 et RP210227) et un prix NIH High-End Instrumentation (S10 OD026804).
2024-01-17 03:46:28
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