Profil de recherche - Calculer le cancer
Dr Sohrab Shah
Des chercheurs de la Colombie-Britannique font des déductions plus précises à partir d'une myriade d'indices génétiques fournis par le séquençage de nouvelle génération.
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D'après le Dr Sohrab Shah, de l'Université de la Colombie-Britannique, la meilleure façon de saisir toute l'ampleur de la révolution actuelle dans la recherche sur le cancer est de revenir quelques siècles en arrière.
« C'est un peu comme dans les années 1600, lorsque les microscopes ont fait leur apparition, fait remarquer le Dr Shah, informaticien à la BC Cancer Agency. Les scientifiques de cette époque ont pu observer, pour la première fois grâce au microscope, la présence de bactéries et de microorganismes. »
Les avancées technologiques, poursuit-;il, ont créé un scénario semblable au 21e siècle. Les appareils de séquençage de nouvelle génération produisent maintenant des millions de données sur les mutations génétiques à analyser au moyen de programmes informatiques sophistiqués, ce qui permet aux chercheurs d'étudier les cancers de façons complètement nouvelles.
En bref
Qui – Dr Sohrab Shah, professeur adjoint à l'Université de la Colombie-Britannique, chercheur à la BC Cancer Agency. Dr Samuel Aparicio, titulaire de la chaire de recherche sur le cancer du sein Nan et Lorraine Robertson, Université de la Colombie-Britannique et BC Cancer Agency, titulaire d'une chaire de recherche du Canada en oncologie moléculaire.
Question – Une nouvelle technologie appelée séquençage de nouvelle génération permet aux chercheurs d'étudier les modifications génétiques dans les tumeurs cancéreuses à une résolution sans précédent. Elle produit de vastes quantités de données qui peuvent seulement être interprétées par des algorithmes informatiques. Toutefois, les méthodes actuelles donnent souvent de fausses prédictions de modifications génétiques qui, après une analyse plus approfondie, se révèlent non valides. De plus, d'importants indicateurs de mutations peuvent passer inaperçus dans la masse de données produites.
Approche – Grâce à des algorithmes toujours plus perfectionnés améliorant l'analyse par ordinateur, les chercheurs seront à même d'étudier les mutations génétiques avec plus de rapidité et de précision.
Impact – Les connaissances acquises conduiront à une meilleure prise en charge clinique des cancers et à une amélioration du sort des patients atteints d'un cancer.
La capacité d'observer des variantes à nucléotide unique dans un brin d'ADN - essentiellement des variations dans la manière dont les bases nucléiques A, T, C ou G de la double hélice s'apparient - jette un nouvel éclairage sur les mécanismes qui interviennent dans la formation et l'évolution de différents cancers.
« Par exemple, en étudiant les cancers du sein, nous avons appris à quel point ils sont différents pour ce qui est du nombre de mutations et du contenu en gènes, affirme le Dr Shah. Nous voyons cela pour la première fois. »
Comme avec toute nouvelle technologie, toutefois, il y a des bogues à éliminer. Le séquençage de nouvelle génération et les algorithmes de calcul utilisés pour interpréter les données qu'il fournit peuvent produire des indicateurs « faux positifs » de modifications génétiques. De plus, parce que le séquençage génère des millions d'octets d'information, les algorithmes utilisés pour faire le tri parmi toutes ces données peuvent simplement rater la présence d'importantes modifications.
« On n'a qu'à penser que l'on compose 100 numéros de téléphone, explique le Dr Samuel Aparicio, l'un des principaux oncologistes moléculaires au Canada et partenaire du Dr Shah dans un projet financé par les IRSC pour améliorer le pouvoir de prédiction informatique du séquençage de nouvelle génération. Il arrivera une ou deux fois où on intervertira deux chiffres et on obtiendra un faux numéro. Lorsqu'on détermine la séquence du génome d'un cancer, on réunit des millions d'éléments d'information. Alors, même un taux d'erreur de 0,01 % se traduira par des milliers d'erreurs qu'il faudra résoudre. »
Ce dont nous avons besoin, estiment les Drs Shah et Aparicio, ce sont de meilleurs algorithmes informatiques. Et dans un domaine aussi complexe que la biologie moléculaire, il semble que c'est en forgeant qu'on devient forgeron.
« C'est un processus cyclique, ajoute le Dr Shah. Nous faisons une foule de calculs et nous procédons ensuite à une validation approfondie des résultats. Nous apprenons ainsi quels éléments du calcul sont exacts, et lesquels ne le sont pas. Nous créons des algorithmes qui peuvent tirer parti de ces validations et permettre ainsi de mieux prédire les mutations. »
Le travail que font le Dr Shah - qui, à la fin des années 1990, a délaissé la biologie pour se tourner vers l'informatique parce que le Projet génome humain était en train de transformer les sciences de la vie - et le Dr Aparicio produit déjà d'importantes découvertes. Leurs méthodes ont joué un rôle crucial dans leur article mémorable de 2009 dans la revue Nature montrant l'évolution d'une tumeur du cancer du sein. Ils sont aussi les coauteurs, avec le Dr David Huntsman, de deux articles publiés dans le New England Journal of Medicine, faisant état de mutations (ARID1A et FOXL2) présentes dans le cancer de l'ovaire.
Selon le Dr Shah, faire évoluer la capacité d'appliquer le séquençage génétique commandé par ordinateur pour comprendre les mutations pourra avoir un impact marqué en oncologie.
« Le travail de calcul s'applique à de nombreux types de cancer. Que l'on séquence un lymphome, un cancer de l'ovaire, un cancer du sein ou d'autres types de tumeurs, les algorithmes s'appliquent de la même façon. »
« Nous trouvons des mutations dans des gènes que nous ne nous attendions pas à voir. Des choses nouvelles nous sont ainsi révélées sur la façon dont les cellules peuvent devenir malignes et évoluer. »
- Dr Samuel Aparicio, Université de la Colombie-Britannique
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