Une étude, dont les résultats intitulés «Modeling Heterogeneity of Triple‐Negative Breast Cancer Uncovers a Novel Combinatorial Treatment Overcoming Primary Drug Resistance» ont été publiés dans la revue Advanced Science, a permis de générer un système génétique modélisant, chez la souris, l’hétérogénéité et la résistance aux traitements du cancer du sein dit Triple-Négatif humain (TNBC). Dans la foulée, un traitement surpassant l'hétérogénéité et la résistance du TNBC a été découvert.

Relevons tout d'abord que, dans le cancer du sein, qui «est un problème de santé mondial», on distingue quatre grandes classes, «qui bénéficient de protocoles thérapeutiques différents en fonction de la catégorie à laquelle ils appartiennent». Parmi eux, «le cancer du sein triple-négatif (appelé TNBC, pour Triple-Negative Breast Cancer en anglais), qui représente 10-15% de la totalité des cancers du sein, a un mauvais pronostic et est le plus complexe à maîtriser».

Comme actuellement «les connaissances sur le TNBC et l’identification de thérapies efficaces sont limitées par l’absence de modèles précliniques pertinents, capables de récapituler la complexité de ce cancer, notamment l’extraordinaire hétérogénéité entre tumeurs du même groupe et la résistance aux traitements», l'étude ici présentée a généré un modèle murin «basé sur une légère perturbation de signaux impliqués dans la régulation du fonctionnement de la glande mammaire».

Il apparaît que «bien que cette perturbation soit maîtrisée par le tissu, au cours du temps, elle entraîne des altérations qui induisent la formation spontanée de tumeurs chez les souris», dont la spécificité est d'être «exclusivement de type TNBC»: c'est «probablement le caractère subtil de cette perturbation qui permet d'engendrer une hétérogénéité des altérations moléculaires dans les différentes tumeurs murines, comme observé chez les patientes TNBC».

D'autre part, «ce modèle de souris récapitule la résistance à la chimiothérapie conventionnelle fréquemment observée chez les patientes». En outre, une combinaison d'agents a été identifié «capables de tuer très efficacement les cellules TNBC murines et humaines, surmontant ainsi les problèmes d’hétérogénéité entre tumeurs et la résistance aux traitements».

Au bout du compte, ces recherches, issues d’une stratégie interdisciplinaire, qui «incluent la génétique de la souris, des criblages à grande échelle, l’interprétation des données à l’aide de l’intelligence artificielle, l’intégration de données issues de cancer humain, et le criblage d’agents anticancéreux potentiellement pertinents», illustrent «comment une modélisation de la pathologie humaine, récapitulant sa complexité» permet par «la compréhension des aspects moléculaires sous-jacents» de proposer «de nouveaux traitements à explorer ultérieurement comme potentielles thérapies».