Pour mieux comprendre et peut-être prévenir les cancers provoqués par de multiples mutations génétiques, les chercheurs de l’Université Rice construisent un cadre théorique.
Une nouvelle théorie suggère que les mutations ont peu de moyens simples 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 de Rice 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 évités.
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, à partir de la gauche, Cade Spaulding, Anatoly Kolomeisky et Hamid Teimouri. Crédit : Université Rice
Pour ce faire, il détecte et ignore les voies de transition qui ne contribuent pas de manière significative à la fixation des mutations dans une cellule qui devient plus tard une tumeur.
L’étude, qui a été publiée le 13 mai 2022 dans le Revue biophysique, détaille leur analyse des paysages énergétiques effectifs des voies de transformation cellulaire liées à un certain nombre de cancers. La capacité de réduire le nombre de voies vers les personnes les plus susceptibles d’initier un cancer pourrait aider à l’élaboration de 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 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 effectives qui régissent les interactions dans les systèmes biomoléculaires peut aider à anticiper leur comportement. La théorie est largement utilisée pour anticiper la manière dont une protéine se repliera en fonction de la séquence de ses atomes constitutifs et de la manière dont ils interagissent.
L’équipe Rice applique la même idée aux voies d’initiation du cancer qui fonctionnent dans les cellules mais incluent parfois des mutations qui ne sont pas détectées par les protections de l’organisme. Lorsque deux ou plusieurs de ces mutations sont fixées dans une cellule, elles se poursuivent lorsque les cellules se divisent et que des 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 continue à établir une tumeur. Crédit : Hamid Teimouri/Rice University
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 un article de 2019 dans lequel le laboratoire Rice a modélisé des processus stochastiques (aléatoires) pour comprendre 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 Welch Foundation (C-1559), la National Science Foundation (1953453, 1941106) et le Center for Theoretical Biological Physics (2019745) soutenu par la NSF ont soutenu la recherche.
Référence : « Optimal paths 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
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