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Un modèle probabiliste pour l'immunothérapie du cancer


Loren Coquille

Comment modéliser mathématiquement l'interaction entre cellules cancéreuses et cellules immunitaires ? Un modèle, présenté ici, permet de mieux comprendre les mécanismes à l'origine de l'évasion de la thérapie par les cellules cancéreuses, et aide au développement de protocoles de traitement plus efficaces.


Les mélanomes, tumeurs associées au cancer de la peau, peuvent être traitées par une thérapie ciblée. Certaines cellules du système immunitaire, les cellules T, sont en effet capables de reconnaître ces cellules cancéreuses grâce à des marqueurs présents sur leur surface, et de les éliminer. Des traitements immunothérapeutiques, où des cellules T sont injectées chez des patients humains ou des souris, montrent cependant l'apparition d'une inflammation à laquelle les cellules cancéreuses réagissent en perdant ces marqueurs. Cela les rend résistantes à l'attaque des cellules T, qui ne les reconnaissent plus. Après une période de rémission, on observe alors une rechute : la tumeur grossit à nouveau.


Un modèle mathématique créé suite à une expérience sur les souris

 

Une étude sur des souris, menée par des chercheurs de la Clinique Universitaire de Bonn, montre que la perte de marqueurs se produit aussi en l'absence de traitement, à très petite fréquence, et qu'elle est fortement accentuée par la présence de la protéine responsable de l'inflammation, cette dernière étant produite lorsqu'une cellule T tue une cellule cancéreuse.

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références

• M. Baar, L. Coquille, H. Mayer, M. Hölzel, M. Rogava, T. Tüting, and A. Bovier, A stochastic individual-based model for immunotherapy of cancer, (2015), arXiv :1505.00452 [q-bio.
• J. Landsberg, J. Kohlmeyer, M. Renn, T. Bald, M. Rogava, M. Cron, M. Fatho, V. Lennerz, T. Wolfel, M. Holzel, and T. Tuting, Melanomas resist T-cell therapy through inflammation-induced reversible dedifferentiation, Nature, 490 (2012), pp. 412–416.