ClairS est une nouvelle méthode basée sur l'apprentissage profond, spécifiquement conçue pour l'identification des petites variations somatiques dans les paires tumeur-normal à partir de données de séquençage à lecture longue. Contrairement à la plupart des outils existants optimisés pour les lectures courtes, ClairS a été entraîné sur des variants synthétiques et des lignées cellulaires cancéreuses réelles. La méthode a démontré une haute précision, atteignant des scores F1 de 96,19 % pour les SNV et 79,67 % pour les indels après augmentation de l'entraînement. Les auteurs soulignent que l'amélioration du phasage des lectures longues est cruciale pour la détection précise des SNV, notamment à faibles fractions alléliques. ClairS est un outil robuste et fiable, disponible en open source.
Le pronostic et la gestion clinique des chondrosarcomes conventionnels centraux sont complexes en raison de leur comportement hétérogène et de la variabilité interobservateur de la classification histologique. Cette étude a exploré la valeur pronostique du profilage de la méthylation de l'ADN pour améliorer la stratification des risques. En utilisant des données de méthylation de 69 tumeurs primaires, un modèle de régression LASSO Cox a identifié huit sites de méthylation informatifs. Ces sites ont permis de construire un score de risque, nommé CHROME, capable de prédire la récidive, l'apparition de métastases et la mortalité spécifique à la maladie. Validé sur une cohorte indépendante de 68 patients, CHROME a démontré une forte performance discriminatoire, offrant une stratification précise des patients en groupes à risque élevé ou faible.
Cette étude présente un classificateur d'apprentissage automatique en ensemble empilé pour prédire le tissu d'origine des cancers à partir de l'ADN tumoral circulant (ADNtc). Le modèle intègre 11 caractéristiques multidimensionnelles de l'ADNtc, incluant des signaux génomiques, fragmentomiques, de méthylation/répétition et microbiens, obtenues par séquençage du génome entier à faible couverture. Il a démontré une performance robuste, atteignant des précisions top-1 et top-2 de 80% et 90% sur une cohorte de validation indépendante de 1 221 échantillons. Le classificateur s'est avéré efficace même avec de faibles fractions tumorales et a pu identifier le site primaire dans 73,3% des cas de cancers de primitif inconnu (CPI). Cette approche non invasive offre un potentiel significatif pour guider les décisions cliniques.
Cette étude a analysé 159 patients atteints de glioblastome secondaire (sGBM) et a confirmé que la fusion PTPRZ1-MET est un moteur oncogénique récurrent associé à une survie globale et sans progression significativement plus courte. Les chercheurs ont identifié 359 gènes régulés à la hausse dans les tumeurs positives à la fusion, enrichis dans les voies de régulation du cycle cellulaire. Un modèle de diagnostic basé sur l'intelligence artificielle, utilisant un panel de trois gènes (MET, PCDHGA3, FAM3C), a été développé et validé pour identifier cette fusion. Cette signature moléculaire robuste pourrait faciliter l'identification et la stratification des patients atteints de sGBM positifs à la fusion PTPRZ1-MET.
Cet article présente le protocole d'une revue systématique parapluie visant à synthétiser les preuves concernant les biomarqueurs pronostiques dans le cancer de la vessie. L'objectif est de comparer tous les biomarqueurs pronostiques identifiés dans la littérature afin d'évaluer leur valeur clinique. Les auteurs prévoient de rechercher des revues systématiques et des méta-analyses dans plusieurs bases de données, d'extraire les données pertinentes et d'évaluer le risque de biais. L'analyse statistique inclura l'estimation des HR poolés, l'évaluation de l'hétérogénéité et des effets de petits échantillons, ainsi qu'une évaluation de la crédibilité des preuves.
Cette étude rétrospective multicentrique japonaise a comparé l'afatinib et l'osimertinib en première ligne pour les cancers du poumon non à petites cellules (CPNPC) avancés ou récurrents porteurs de mutations EGFR rares. Les résultats pondérés n'ont montré aucune différence significative en termes de temps jusqu'à l'échec du traitement ou de survie globale entre les deux EGFR-TKI. Bien que l'afatinib ait été associé à des taux de réponse plus élevés et à davantage d'effets indésirables nécessitant une réduction de dose, des analyses de sous-groupes ont suggéré des effets différentiels selon le sous-type de mutation. De plus, les régimes ultérieurs à base d'inhibiteurs de points de contrôle immunitaire n'ont pas démontré de bénéfice additionnel significatif.
Cette étude visait à développer un biomarqueur basé sur les signatures mutationnelles (MSBM) pour définir la déficience en recombinaison homologue (HRD) dans le cancer de l'ovaire avancé, afin de surmonter les limites des tests basés sur les cicatrices génomiques. Le MSBM intègre le statut mutationnel de BRCA tumoral, un score de similarité de la Signature Mutationnelle 3, et l'absence d'amplification de CCNE1, à partir de séquençage d'exome entier. Un essai de phase II (MSBM-OL) a validé ce biomarqueur et évalué l'efficacité de l'olaparib en monothérapie d'entretien chez des patientes HRD-positives. L'étude a montré que l'olaparib prolongeait significativement la survie sans progression (22,3 mois) par rapport au seuil prédéfini de 9 mois, confirmant son bénéfice clinique en première ligne d'entretien.
Cet article met en lumière l'importance des fusions géniques rares et ultrararissimes, au-delà des fusions bien établies comme ALK et ROS1, dans le cancer du poumon. Il souligne que des fusions émergentes, impliquant des récepteurs tyrosine kinases ou leurs ligands, telles que EGFR-SHC1, révèlent de nouveaux mécanismes d'activation oncogénique. Ces découvertes orientent la médecine de précision vers une ère d'oncologie "ultraprécision", permettant des stratégies de traitement de plus en plus individualisées pour les patients atteints de cancer.
Cette étude multicentrique australienne, issue du registre AURORA, a analysé les séquences de traitement et la survie réelle de 115 patients atteints de CPNPC réarrangé ROS1 entre 2012 et 2025. Elle a révélé qu'une majorité de patients (74%) recevaient un inhibiteur de ROS1 en première ligne, avec une utilisation croissante des inhibiteurs de nouvelle génération. La survie globale médiane était de 56 mois, atteignant 80 mois chez ceux traités par un inhibiteur de ROS1 de nouvelle génération en première ligne. Les métastases cérébrales et un PD-L1 élevé étaient associés à une survie globale plus courte.
Cette étude évalue l'efficacité de la qPCR pour l'évaluation du statut HER2 dans le carcinome canalaire invasif du sein, en comparaison avec l'IHC et la FISH. Les résultats montrent une concordance élevée entre la qPCR et la FISH, notamment pour la résolution des cas IHC 2+ équivoques. De plus, un profilage génomique exploratoire par WES sur des sous-types à haut risque (HER2 3+ et TNBC) a révélé des mutations somatiques dans des gènes clés comme TP53, BRCA1 et MYCN, ainsi que l'expression de l'AR dans les TNBC. Ces découvertes soulignent le potentiel de la qPCR comme outil diagnostique précis et fournissent des bases pour de futures stratégies d'oncologie de précision.
Cette étude bioinformatique multi-omique a exploré la signification de TOP2A dans les sous-types de carcinome rénal KIRC, KIRP et KICH. Les analyses ont révélé une surexpression significative de TOP2A associée à des stades pathologiques avancés, des grades tumoraux élevés et un mauvais pronostic. Des altérations génomiques, principalement des amplifications et des mutations, ont été identifiées au locus TOP2A. L'étude suggère que TOP2A régule le cycle cellulaire, influence le microenvironnement immunitaire et module des voies de signalisation clés, le positionnant comme un biomarqueur pronostique et une cible thérapeutique potentielle.
Cette étude rétrospective a développé des modèles d'apprentissage automatique pour améliorer l'évaluation pronostique à long terme du cancer de l'endomètre. En intégrant des tests de laboratoire de routine avec la stadification FIGO, les chercheurs ont montré une amélioration significative de la prédiction de la survie globale et sans maladie à 5 et 10 ans. Le modèle K-nearest neighbour a atteint un AUC de 0,876 pour la survie globale à 10 ans, surpassant la stadification FIGO et l'âge seuls. Cette approche peu coûteuse et accessible pourrait optimiser l'évaluation du pronostic, en particulier dans les contextes où le profilage moléculaire avancé est limité.
Cette étude explore l'identification de l'origine pulmonaire dans les cancers de primitif inconnu (CPI) en utilisant une approche simplifiée. Les chercheurs ont découvert que la présence de mutations de SMARCA4, combinée à un historique de tabagisme, est fortement associée aux CPI d'origine pulmonaire (CPI-Poumon). Cette combinaison offre une probabilité de 76% d'une origine pulmonaire, même en l'absence d'atteinte pulmonaire détectable. Cette méthode pourrait servir de substitut au séquençage du génome entier (WGS) pour orienter les traitements spécifiques à l'organe.
Cette étude rétrospective a comparé les caractéristiques clinico-pathologiques du carcinome épidermoïde oral (CECO) de stade I-II chez les adolescents et jeunes adultes (AJA) par rapport aux patients plus âgés. Les CECO chez les AJA sont plus souvent localisés sur la langue et présentent un profil histologique distinct, incluant un phénotype TP53 anormal. Bien que les AJA montrent une meilleure survie globale et sans maladie, la profondeur d'invasion (DOI) supérieure à 5 mm est un indicateur pronostique majeur de métastase à distance et de survie réduite dans ce groupe. D'autres facteurs comme le stade clinique, l'épaisseur tumorale et le bourgeonnement tumoral peuvent également prédire le risque de métastase ganglionnaire postopératoire. Les marqueurs moléculaires testés n'ont pas fourni de stratification pronostique robuste.
Cette étude, menée dans le cadre du programme INFORM, a optimisé les méthodologies de biopsie liquide pour les tumeurs solides pédiatriques à haut risque. Les chercheurs ont démontré que le séquençage du génome entier à faible couverture (lcWGS) détecte de manière fiable l'ADN tumoral circulant (ADNtc). Un score d'estimation in silico de l'ADNtc, combinant la longueur des fragments et les altérations des segments génomiques, a amélioré la sensibilité et la spécificité à 95%, permettant la détection tumorale plasmatique chez 93% des patients. Le séquençage de l'exome entier (WES) et le séquençage ciblé ont identifié des cibles moléculaires potentiellement actionnables, et la biopsie liquide a montré son potentiel pour suivre l'évolution tumorale et affiner la stratification des patients. Ces avancées jettent les bases de l'intégration de la biopsie liquide dans la médecine personnalisée et les essais cliniques pédiatriques.
Cette étude a utilisé une approche bioinformatique pour identifier les gènes différentiellement exprimés (DEGs) dans les adénomes colorectaux (ACR) de différents types (tubulaires, tubulovilleux, villeux) par rapport aux tissus normaux. L'analyse de données d'expression génique a révélé 1 024 DEGs communs, avec COL1A2 et CXCL8 identifiés comme gènes centraux. Des gènes spécifiques à chaque type d'adénome ont également été découverts. La validation par RT-qPCR et l'analyse ROC ont confirmé le potentiel discriminant de CXCL8 et COL1A2 pour distinguer les tissus adénomateux/cancéreux des tissus normaux. Ces résultats fournissent des informations précieuses sur la biologie des adénomes et suggèrent des cibles potentielles pour la prévention et le traitement du cancer colorectal.
ProphDR est un nouveau modèle d'apprentissage profond interprétable conçu pour prédire la réponse des cellules cancéreuses aux médicaments en intégrant des données multi-omiques et des informations structurelles sur les médicaments. Le modèle utilise des mécanismes d'attention hiérarchique, y compris un module d'intégration multi-omique au niveau génique (CGMI) et un module d'attention croisée (CA) pour modéliser les interactions médicament-gène. Évalué sur les ensembles de données GDSC et CCLE, ProphDR atteint des performances de pointe dans la prédiction des valeurs ln(IC50) et la classification de la sensibilité aux médicaments. Il démontre également une forte généralisabilité, même pour des médicaments ou des lignées cellulaires non vus, et génère des cartes d'attention biologiquement interprétables.
Cette étude a exploré les mécanismes et les cibles thérapeutiques des métastases à distance dans l'adénocarcinome pulmonaire (LUAD), en se concentrant sur l'organotropisme. En intégrant le profilage spatial numérique (DSP), l'immunofluorescence multiplex (mIF) et des données cliniques, les chercheurs ont développé des modèles de forêt aléatoire prédisant avec une grande précision les métastases spécifiques à des organes comme le cerveau, le foie, la glande surrénale et les os. Des signatures d'expression génique spécifiques aux compartiments tumoraux, immunitaires et stromaux ont été identifiées, telles que FKBP1A pour le cerveau et MOCOS pour le foie. L'étude a également mis en évidence des processus biologiques distincts et des facteurs pronostiques liés à la survie après métastase, offrant de nouveaux biomarqueurs et cibles thérapeutiques.
Cette étude explore comment les enhancers altérés dans le cancer de la prostate coopèrent au sein de l'architecture 3D de la chromatine pour piloter les programmes oncogéniques. Les chercheurs ont identifié des enhancers spécifiques au cancer de la prostate qui forment des interactions hautement imbriquées avec les promoteurs, créant des "hubs" multi-connectés. Des perturbations CRISPR/Cas9 ont révélé des classes d'enhancers distinctes : les enhancers centraux dont la suppression effondre l'activité du hub et la prolifération cellulaire, et les enhancers redondants dont la suppression a un impact minimal grâce à une compensation architecturale. Le facteur de transcription FOXA1 a été identifié comme se liant directement à ces enhancers et régulant leurs classes distinctes. Ces découvertes suggèrent que les enhancers fonctionnent de manière coordonnée et ouvrent de nouvelles voies pour des thérapies de précision.
Cette étude de phase 3 a évalué l'efficacité et la sécurité du daraxonrasib, un inhibiteur multisélectif de RAS(ON), chez des patients atteints d'adénocarcinome canalaire pancréatique métastatique (ACPM) précédemment traités. Les patients ont été randomisés pour recevoir du daraxonrasib ou une chimiothérapie au choix de l'investigateur. Les résultats ont montré une amélioration significative de la survie globale et de la survie sans progression avec le daraxonrasib par rapport à la chimiothérapie, tant dans la population avec mutation RAS G12 que dans la population globale. Le profil de sécurité du daraxonrasib était également favorable, avec un taux d'arrêt de traitement dû aux effets indésirables nettement inférieur à celui de la chimiothérapie.
Cette étude a développé 18 lignées d'organoïdes dérivés de patients atteints de glioblastome (GBO), qui conservent les caractéristiques histopathologiques et génomiques des tumeurs parentales. Le test de sensibilité aux médicaments basé sur les GBO (GBO-DST) a montré une forte corrélation avec la survie sans progression et a surpassé le statut de méthylation de MGMT pour prédire la réponse au témozolomide. L'analyse transcriptomique a révélé des mécanismes de résistance au témozolomide, notamment une déficience de la réparation des mésappariements et une expression élevée de MGMT. De plus, le criblage de médicaments approuvés par la FDA via GBO-DST a identifié le régorafénib et le lazertinib comme des alternatives thérapeutiques efficaces, le lazertinib montrant une efficacité supérieure in vivo. Ces résultats soulignent le potentiel des GBO-DST comme plateforme pour la médecine de précision dans le glioblastome.
L'étude prospective de phase 2 DUTRENEO a montré qu'une signature d'inflammation tumorale (TIS) de 18 gènes, validée rétrospectivement, n'a pas réussi à prédire la réponse aux inhibiteurs de points de contrôle immunitaire (ICI) en néoadjuvant chez les patients atteints de cancer de la vessie infiltrant le muscle. Ce résultat indique que la stratification basée sur l'expression génique en vrac est insuffisante pour identifier les répondeurs. L'analyse spatiale transcriptomique a révélé que la réponse est plutôt régie par des architectures spatiales, telles que la proximité des lymphocytes T CD8+ aux cellules cancéreuses et la co-expression localisée de points de contrôle, qui sont indétectables par les analyses en vrac. Un cadre quantitatif a été développé, suggérant qu'au moins 77 gènes et des régions tissulaires d'au moins 3 mm de diamètre sont nécessaires pour préserver le signal prédictif spatial.
Cette étude a mené une analyse multi-omique approfondie du carcinome sarcomatoïde pulmonaire (CSP), un cancer du poumon rare et agressif. En intégrant des données de séquençage d'exome entier, transcriptomiques, protéomiques et phosphoprotéomiques de 86 patients, ainsi que du séquençage d'ARN unicellulaire, les chercheurs ont caractérisé cette maladie. Ils ont identifié une signature de suppression de la ferroptose élevée, rendant les tumeurs vulnérables au ciblage de FTL et SLC3A2. L'étude a également révélé des sous-types de patients distincts basés sur le profil protéomique et a mis en évidence le rôle de la transition épithélio-mésenchymateuse dans la progression tumorale et la résistance à l'immunothérapie.