Le chemin vers la prévention du cancer est long et ardu pour des légions de chercheurs, mais de nouveaux travaux menés par des scientifiques de l’Université Rice montrent qu’il peut y avoir des raccourcis.
Chimiste du riz Anatoly Kolomeiskyauteur principal et chercheur postdoctoral Hamid Teimouri et l’assistant de recherche Cade Spaulding développent un cadre théorique pour expliquer comment les cancers causés par plus d’une mutation génétique peuvent être plus facilement identifiés et peut-être stoppés.
Essentiellement, il le fait en identifiant et en ignorant voies de transition qui ne contribuent pas beaucoup à la fixation des mutations dans une cellule qui va établir une tumeur.
Un algorithme développé à Rice identifie et ignore les voies de transition qui ne contribuent pas beaucoup à la fixation des mutations dans une cellule qui continue à établir une tumeur. Illustration par Hamid Teimouri, Université Rice
Une étude dans le Journal biophysique décrit leur analyse de l’efficacité paysages énergétiques des voies de transformation cellulaire impliquées dans une variété de cancers. La capacité de limiter le nombre de voies aux quelques-unes les plus susceptibles de déclencher un cancer pourrait aider à trouver des moyens d’arrêter le processus avant qu’il ne commence vraiment.
« Dans un certain sens, le cancer est une histoire de malchance », a déclaré Kolomeisky, professeur de chimie et de génie chimique et biomoléculaire. «Nous pensons que nous pouvons réduire la probabilité de cette malchance en recherchant des collections de mutations à faible probabilité qui conduisent généralement au cancer. Selon le type de cancer, cela peut varier entre deux mutations et 10. »
Le calcul des énergies efficaces qui dictent les interactions dans les systèmes biomoléculaires peut prédire leur comportement. La théorie est couramment utilisée pour prédire comment une protéine se repliera, en fonction de la séquence de ses atomes constitutifs et de la manière dont ils interagissent.
L’équipe Rice applique le même principe aux voies d’initiation du cancer qui opèrent dans les cellules mais portent parfois des mutations manquées par les protections de l’organisme. Lorsque deux ou plusieurs de ces mutations sont fixées dans une cellule, elles sont reportées au fur et à mesure que les cellules se divisent et que les tumeurs se développent.
Selon leurs calculs, les probabilités favorisent les voies les plus dominantes, celles qui transportent les mutations tout en dépensant le moins d’énergie, a déclaré Kolomeisky.
« Au lieu d’examiner toutes les réactions chimiques possibles, nous identifions les quelques-unes que nous pourrions avoir besoin d’examiner », a-t-il expliqué. « Il nous semble que la plupart des tissus impliqués dans l’initiation du cancer essaient d’être les plus homogènes possibles. La règle est qu’une voie qui diminue l’hétérogénéité sera toujours la plus rapide sur la voie de la formation de tumeurs.
Le grand nombre de voies possibles semble faire de leur réduction un problème insoluble. « Mais il s’est avéré que l’utilisation de notre intuition chimique et la construction d’un paysage d’énergie libre efficace nous ont aidés en nous permettant de calculer où, dans le processus, une mutation est susceptible de se fixer dans une cellule », a déclaré Kolomeisky.
L’équipe a simplifié les calculs en se concentrant initialement sur les voies impliquant seulement deux mutations qui, une fois fixées, initient une tumeur. Kolomeisky a déclaré que les mécanismes impliquant plus de mutations compliqueraient les calculs, mais la procédure reste la même.
Une grande partie du mérite revient à Spaulding, qui, sous la direction de Teimouri, a créé les algorithmes qui simplifient grandement les calculs. L’assistant de recherche invité avait 12 ans lorsqu’il a rencontré Kolomeisky pour la première fois pour demander des conseils. Diplômé d’un lycée de Houston deux ans plus tôt, il a rejoint le laboratoire Rice l’année dernière à 16 ans et fréquentera l’Université Trinity de San Antonio cet automne.
« Cade a une capacité exceptionnelle en programmation informatique et dans la mise en œuvre d’algorithmes sophistiqués malgré son très jeune âge », a déclaré Kolomeisky. « Il a proposé les simulations de Monte Carlo les plus efficaces pour tester notre théorie, où la taille du système peut impliquer jusqu’à un milliard de cellules. »
Spaulding a déclaré que le projet réunissait la chimie, la physique et la biologie d’une manière qui correspondait à ses intérêts, ainsi qu’à ses compétences en programmation informatique. « C’était un bon moyen de combiner toutes les branches de la science et aussi la programmation, ce que je trouve le plus intéressant », a-t-il déclaré.
L’étude fait suite à une papier 2019 dans lequel le laboratoire Rice a modélisé stochastique processus (aléatoires) pour savoir pourquoi certaines cellules cancéreuses surmontent les défenses de l’organisme et déclenchent la propagation de la maladie.
Mais comprendre comment ces cellules deviennent cancéreuses en premier lieu pourrait aider à les éviter au col, a déclaré Kolomeisky. « Cela a des implications pour la médecine personnalisée », a-t-il déclaré. « Si un test tissulaire peut détecter des mutations, notre cadre peut vous dire si vous êtes susceptible de développer une tumeur et si vous devez subir des examens plus fréquents. Je pense que ce cadre puissant peut être un outil de prévention.
La source: Université du riz
