Le myélome multiple est le second cancer le plus répandu touchant le sang. Cette maladie est caractérisée par une prolifération incontrôlée des cellules de la moelle osseuse. Or ces cellules produisent les anticorps et cette prolifération entraîne un dysfonctionnement, voire, la mort de certains organes. Malgré de nombreuses années de recherche et des progrès importants, le diagnostic de cette maladie à un stade précoce demeure très difficile dû au fait que les patients présentent tous des analyses uniques. Et s’il existait un moyen de détecter ce cancer à un stade précoce ?
Le myélome multiple est un cancer hématologique caractérisé par un dysfonctionnement des cellules de la moelle osseuse. Malgré une amélioration des thérapies au cours des dernières années, la maladie demeure incurable et pratiquement tous les patients rechutent.
La maladie progressant chaque année entre 1% et 10% selon les variantes, un diagnostic précoce est donc crucial. Cependant, la grande hétérogénéité des cellules à un stade précoce rend le diagnostic chez des patients ne présentant pas encore de symptôme très difficile. Dr. Guy Ledergor, médecin et docteur en Sciences, et Dr. Assaf Weiner, de l’équipe du Prof. Ido Amit du département d’Immunologie de l’Institut Weizmann, ont collaboré avec Prof. Amos Tanay du département de Mathématiques appliquées du même institut afin de mettre au point une nouvelle méthode de diagnostic.
Ils ont réalisé un séquençage ARN de cellules uniques de patients venant d’être diagnostiqués, de patients présentant les symptômes de la maladie et de patients non-atteints. La technique de séquençage ARN de cellules uniques permet d’obtenir une empreinte moléculaire du fonctionnement d’une cellule et par conséquent de déterminer les gènes actifs dans chaque cellule.
Cette étude a été réalisée sur plus de 20 000 cellules de la moelle osseuse, prélevées comme on peut le voir ci-dessous, ainsi que sur plus de 3 000 cellules sanguines.
Les cellules des patients non-atteints étaient très similaires et pointaient vers une empreinte commune de cellules normales. Au contraire, les cellules des patients atteints présentaient une grande variété pour un même patient et entre patients, chacun présentant une empreinte distincte. Grâce aux techniques de machine learning utilisées pour traiter les données, les chercheurs ont pu identifier des signatures communes du myélome multiple.
De plus, ils ont prouvé qu’il était possible d’identifier même un très petit nombre de cellules malignes à un stade précoce !
Publication dans Nature, 6 décembre 2018
Rédactrice : Odélia Teboul (odelia.teboul1[a]mail.huji.ac.il), doctorante à l’Université hébraïque de Jérusalem pour le BVST