Des chercheurs français ont mis au point une nouvelle cartographie du glioblastome, une tumeur cérébrale particulièrement agressive, rapporte l'Inserm dans un communiqué. Ce travail, basé sur l’analyse de l’activité des facteurs de régulation génétique grâce à l’intelligence artificielle, ouvre la voie à des diagnostics plus précis et à des traitements plus personnalisés.
Le glioblastome est la tumeur du cerveau la plus fréquente, avec environ 3.500 nouveaux cas diagnostiqués chaque année en France. Malgré les progrès de la recherche, il reste aujourd'hui incurable en raison de son hétérogénéité moléculaire et cellulaire, qui complique la mise en œuvre de schémas thérapeutiques standards.
Les équipes du laboratoire CANTHER (CNRS/Inserm/Université de Lille/CHU de Lille/Institut Pasteur de Lille) et du Laboratoire de Bioimagerie et Pathologies (CNRS/Université de Strasbourg) ont entrepris de cartographier plus finement cette hétérogénéité. « Le problème est que chaque tumeur est particulière : les gènes exprimés sont nombreux et différents, formant un réseau complexe d’interactions », explique Mohamed Elati, chef de l’équipe « Systèmes digitaux & Cancer Computational » à Lille. Les chercheurs ont mis en évidence une hiérarchie contrôlée par des "master régulateurs", des molécules clés hyperconnectées qui maintiennent activement la tumeur.
Jusqu’à présent, quatre sous-groupes de glioblastomes avaient été identifiés en fonction de profils d’expression génique. Cependant, cette classification restait insuffisamment précise. En se concentrant sur l’activité des facteurs de transcription – molécules qui activent ou inhibent l'expression des gènes –, les chercheurs ont pu affiner cette typologie.
À partir de l’analyse de 16 études internationales regroupant environ 1.600 patients, et en s’appuyant sur des techniques de machine learning, ils ont dressé la plus grande cartographie de l’activité transcriptionnelle du glioblastome à ce jour. Cette approche a permis d’identifier sept sous-types distincts de tumeurs, chacun associé à des mécanismes biologiques spécifiques et à un pronostic différent.
Le nouvel outil bioinformatique développé, baptisé GBM-cRegMap, est désormais accessible à la communauté scientifique. (Voir ci dessous) Il permet d’établir les caractéristiques moléculaires de la tumeur dès sa détection et lors de la récidive, offrant ainsi un soutien précieux pour mieux comprendre l’évolution du glioblastome et pour concevoir des thérapies plus adaptées.
Les chercheurs soulignent par ailleurs que les modèles précliniques actuels ne reflètent pas l’ensemble de ces sous-types, ce qui pourrait limiter l'efficacité des tests thérapeutiques existants. Cette observation renforce la nécessité de développer de nouvelles lignées cellulaires correspondant à la diversité observée.
> Le nouvel outil est disponible en ligne : https://gbm.cregmap.com
