Une «boule de cristal» pourrait prédire la réponse au traitement de la leucémie

Les scientifiques ont utilisé l’intelligence artificielle pour accélérer la découverte de biomarqueurs critiques qui peuvent prédire, au moment du diagnostic, si les patients atteints de leucémie myéloïde chronique répondront au traitement conventionnel.

Avec ce pronostic précoce, ces patients pourraient recevoir une greffe de moelle osseuse vitale au cours des premiers stades de la maladie.

La leucémie myéloïde chronique (LMC) est un type de cancer du sang qui se développe lorsqu’une mutation génétique entraîne l’activation permanente d’une enzyme appelée tyrosine kinase. La mutation se forme dans une cellule souche sanguine de la moelle osseuse et provoque la transformation de la cellule souche en une cellule leucémique agressive, qui finit par prendre en charge la production de sang sain.

Le traitement conventionnel de la LMC est un inhibiteur de la tyrosine kinase (TKI), qui désactive la tyrosine kinase qui a été activée à la suite de la mutation génétique. Cependant, tout le monde ne réagit pas de la même manière à ces médicaments.

À une extrémité du spectre, certains patients réagissent exceptionnellement bien, au point où leur espérance de vie serait considérée comme normale. À l’autre extrémité, certains patients ne réagissent presque pas et leur maladie évolue vers un état agressif appelé crise blastique qui résiste à toutes les formes de traitement standard.

Étant donné que le seul traitement de la crise blastique est une greffe de moelle osseuse, qui serait plus efficace lorsqu’elle est effectuée au cours des premiers stades de la maladie, découvrir plus tôt si un patient est résistant au traitement par ITK pourrait faire la différence entre la survie ou une mort précoce.

“Notre travail indique qu’il sera possible de détecter les patients destinés à subir une crise blastique lorsqu’ils verront leur hématologue pour la première fois”, déclare Ong Sin Tiong, professeur agrégé au programme Duke-NUS’ Cancer & Stem Cell Biology (CSCB) et auteur principal de l’article dans le journal Sang.

“Cela peut sauver des vies puisque les greffes de moelle osseuse pour ces patients sont plus efficaces pendant les premiers stades de la LMC.”

“Sur la base de ces résultats, nous visons à développer des tests cliniques simples qui peuvent conseiller les médecins sur le choix optimal du traitement au moment du diagnostic”, déclare le premier auteur Vaidehi Krishnan, chercheur principal au programme CSCB.

“L’analyse unicellulaire associée à la puissance de l’IA a fourni une boule de cristal pour prédire la réponse aux médicaments dans la leucémie”, déclare Shyam Prabhakar, directeur associé des systèmes spatiaux et unicellulaires et chef de groupe principal de la biologie des systèmes et de l’analyse des données chez A*STAR’s Genome Institut de Singapour.

Pour l’étude, les chercheurs ont généré un « atlas » cellulaire à partir d’échantillons de moelle osseuse prélevés sur six personnes en bonne santé et 23 patients atteints de LMC avant le traitement. L’atlas leur a permis de voir les différents types de cellules et leurs proportions dans chaque échantillon. Les chercheurs ont effectué un séquençage d’ARN au niveau d’une seule cellule et ont utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour déterminer quels gènes et processus moléculaires étaient activés et désactivés dans chaque cellule.

Les travaux ont révélé huit caractéristiques statistiquement significatives dans les cellules de la moelle osseuse avant le traitement qui étaient soit associées à une sensibilité au traitement par inhibiteur de la tyrosine kinase, soit à une résistance extrême à celui-ci.

Plus précisément, les patients étaient plus susceptibles de bien répondre au traitement de la leucémie si leurs échantillons de moelle osseuse montraient une plus forte tendance aux globules rouges prématurés et à un type spécifique de «cellule tueuse naturelle» destructrice de tumeurs. À mesure que les proportions de ces cellules dans la moelle osseuse changeaient, la réponse du patient au traitement changeait.

La recherche pourrait conduire à des cibles médicamenteuses pour prévenir ou retarder la résistance au traitement de la leucémie et la crise blastique chez les patients atteints de leucémie myéloïde chronique.

« Les résultats du traitement de la leucémie myéloïde chronique se sont considérablement améliorés au fil des ans et de nombreuses options sont désormais disponibles pour nos patients. Savoir quel traitement fonctionne le mieux pour nos patients améliorera encore ces résultats et nous sommes ravis de pouvoir le faire », déclare Charles Chuah, professeur agrégé du programme CSCB de Duke-NUS, qui est également consultant principal au département. d’hématologie au SGH et au NCCS.

L’équipe prévoit ensuite d’utiliser les résultats pour développer un test prédictif de résistance au traitement que les hôpitaux peuvent utiliser régulièrement avec leurs patients.

Source: Duc-NUS