La modélisation mathématique pour améliorer les traitements anti-cancereux

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Publié le 14 décembre 2021 Mis à jour le 14 décembre 2021
Date(s)

le 6 décembre 2021

roux
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Une étude collaborative entre l'IRCAN (Université Côte d'Azur Inserm CNRS) et l'INRIA d'Université Côte d'Azur permet d'identifier les réactions régulatrices de l'hétérogénéité de réponse aux anticancéreux en utilisant des modèles mathématiques de dynamiques cellulaires. Les résultats ont été publiés le 21 octobre dans la revue Scientific Reports.

L'hétérogénéité non-génétique est à l'origine de l'échappement thérapeutique de cellules tumorales. Cette forme d'hétérogénéité se manifeste par une variabilité importante dans la réponse aux médicaments anticancéreux par les cellules tumorales soumises au traitement. Bien que les biotechnologies en cellule unique permettent d'observer ces réponses cellulaires variables, les méthodes d'analyses de la dynamique de réponses restent peu développées. 
 
Pour mieux comprendre les mécanismes cellulaires régulant la réponse thérapeutique, le groupe de Madalena Chaves (Inria) et Jeremie Roux (CNRS) a développé une approche de modélisation mathématique des dynamiques cellulaires hétérogènes, entraînées par un traitement anticancéreux. En modélisant chaque cellule tumorale après traitement, leur méthode permet d'identifier de nouvelles régulations cellulaires pour augmenter la précision des modèles mathématiques de voies de signalisation et identifier des réactions cibles pour de nouvelles thérapies.

Les résultats sont publiés dans la revue Scientific Reports le 21 octobre 2021. Le projet a été soutenu par les financements Inria-Inserm Thèse “Médecine Numérique”, le projet INCa Plan Cancer Biologie Des Systèmes, ITMO Cancer (proposal IMoDRez, no.18CB001-00), et par l'Agence Nationale de la Recherche “Investissements d’Avenir”: LABEX SIGNALIFE ANR-11-LABX-0028-01 et IDEX UCAJedi ANR-15-IDEX-01.

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L'approche mathématique à deux niveaux, allant du développement et paramétrage des modèles mathématiques, jusqu'à l'analyse du réseau de signalisation cellulaire et la prédiction de "capacité d'hétérogénéité".


Contact : jeremie.roux@univ-cotedazur.fr