Pour mieux comprendre et peut-être prévenir les cancers provoqués par de multiples mutations génétiques, les chercheurs de l’université Rice élaborent un cadre théorique.
Une nouvelle théorie suggère que les mutations ont peu de moyens directs de s’établir dans les cellules et de provoquer des tumeurs.
Pour de nombreux chercheurs, la route vers la prévention du cancer est longue et difficile, mais une étude récente menée par des scientifiques de l’Université Rice suggère qu’il pourrait y avoir des raccourcis.
Un cadre théorique est en cours d’élaboration par le scientifique Anatoly Kolomeisky, le chercheur postdoctoral Hamid Teimouri et l’assistant de recherche Cade Spaulding, qui expliquera comment les cancers provoqués par plusieurs mutations génétiques pourraient être plus facilement reconnus et peut-être prévenus.
Un nouvel article d’un laboratoire de l’Université Rice montre comment augmenter les chances d’identifier les mutations cancérigènes avant que les tumeurs ne s’installent. Les auteurs sont, de gauche à droite, Cade Spaulding, Anatoly Kolomeisky et Hamid Teimouri. Crédit : Université Rice
Elle y parvient en détectant et en ignorant les voies de transition qui ne contribuent pas de manière significative à la fixation des mutations dans une cellule qui deviendra plus tard une tumeur.
L’étude, qui a été publié le 13 mai 2022 dans le Biophysical Journal, détaille leur analyse des paysages énergétiques effectifs des voies de transformation cellulaire liées à un certain nombre de cancers. La capacité à réduire le nombre de voies à celles qui sont les plus susceptibles d’initier un cancer pourrait aider à développer des stratégies pour interrompre le processus avant qu’il ne commence.
“Dans un certain sens, le cancer est une histoire de malchance”, a déclaré Kolomeisky, professeur de chimie et d’ingénierie chimique et biomoléculaire. “Nous pensons que nous pouvons diminuer la probabilité de cette malchance en recherchant des ensembles de mutations à faible probabilité qui conduisent généralement au cancer. Selon le type de cancer, cela peut aller de deux mutations à dix.”
Le calcul des énergies effectives qui régissent les interactions dans les systèmes biomoléculaires peut aider à anticiper leur comportement. La théorie est largement utilisée pour anticiper la façon dont une protéine se pliera en fonction de la séquence des atomes qui la composent et de la façon dont ils interagissent.
L’équipe de Rice applique la même idée aux voies d’initiation du cancer qui fonctionnent dans les cellules mais qui comportent parfois des mutations non détectées par les protections de l’organisme. Lorsque deux ou plusieurs de ces mutations sont fixées dans une cellule, elles sont transmises lorsque les cellules se divisent et les tumeurs se développent.
Un algorithme développé à l’Université Rice identifie et ignore les voies de transition qui ne contribuent pas beaucoup à la fixation des mutations dans une cellule qui va ensuite créer une tumeur. Crédit : Hamid Teimouri/Rice University
Selon leurs calculs, les chances favorisent les voies les plus dominantes, celles qui font avancer 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 aussi homogènes que possible. La règle est qu’une voie qui diminue l’hétérogénéité sera toujours la plus rapide sur le chemin de la formation de la tumeur.”
Le nombre énorme 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 efficace d’énergie libre ont aidé 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, lorsqu’elles sont fixées, déclenchent une tumeur. Kolomeisky a déclaré que les mécanismes impliquant plus de mutations compliqueront 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 considérablement les calculs. L’assistant de recherche invité avait 12 ans lorsqu’il a rencontré Kolomeisky pour la première fois afin de lui demander conseil. Diplômé d’un lycée de Houston avec deux ans d’avance, il a rejoint le laboratoire de Rice l’année dernière à l’âge de 16 ans et fréquentera l’université Trinity de San Antonio cet automne.
“Cade a des capacités exceptionnelles en programmation informatique et dans la mise en œuvre d’algorithmes sophistiqués malgré son très jeune âge”, a déclaré Kolomeisky. “Il a mis au point les simulations de Monte Carlo les plus efficaces pour tester notre théorie, où la taille du système peut impliquer jusqu’à un milliard d’ordinateurs.cellules.”
Spaulding a déclaré que le projet a réuni la chimie, la physique et la biologie d’une manière qui correspond à ses intérêts, ainsi que ses compétences en programmation informatique. “C’était une bonne façon de combiner toutes les branches de la science et aussi la programmation, qui est ce que je trouve le plus intéressant”, a-t-il déclaré.
L’étude fait suite à un article de 2019 dans lequel le laboratoire de Rice a modélisé des processus stochastiques (aléatoires) pour apprendre 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 écarter au passage, a déclaré Kolomeisky. “Cela a des implications pour la médecine personnalisée”, a-t-il déclaré. “Si un test tissulaire peut trouver des mutations, notre cadre pourrait 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 Welch Foundation (C-1559), la National Science Foundation (1953453, 1941106) et le Center for Theoretical Biological Physics (2019745) soutenu par la NSF ont soutenu cette recherche.
Référence : “Optimal pathways control fixation of multiple mutations during cancer initiation” par Hamid Teimouri, Cade Spaulding et Anatoly B. Kolomeisky, 13 mai 2022, Journal biophysique.
DOI : 10.1016/j.bpj.2022.05.011
