Modélisation des métastases pour prédire les résultats du traitement
En collaboration avec des collègues du Canada et de France, le laboratoire Ebos développe de nouvelles méthodologies précliniques pour examiner les effets de la thérapie néoadjuvante dans des modèles animaux.
Notre objectif est de permettre aux oncologues de distinguer quelles thérapies antiangiogéniques, ou traitements conçus pour empêcher les vaisseaux sanguins de favoriser la croissance tumorale, sont optimales pour améliorer la survie globale après l’arrêt du traitement et l’ablation chirurgicale de la tumeur.
Métastase ortho-chirurgicale
Le laboratoire Ebos a optimisé des modèles tumoraux précliniques pour reproduire fidèlement la progression de la maladie telle qu'elle se produit chez les patients. Cela comprend l'implantation orthotopique de tumeurs suivie d'une résection chirurgicale pour permettre la formation spontanée de métastases.
L’utilisation de ces modèles de métastases « ortho-chirurgicaux » permet de tester des traitements en contexte préopératoire (néoadjuvant) et postopératoire (adjuvant) pour identifier des médicaments dotés de propriétés anti-métastatiques uniques.
Documents clés
- Ebos JM, et al. La thérapie antiangiogénique néoadjuvante révèle des contrastes dans l’efficacité des tumeurs primaires et métastatiques. EMBO Mol Med. décembre 2014;6(12):1561-76. est ce que je: 10.15252/emmm.201403989.
- Dolan M, et al. Efficacité améliorée du sitravatinib dans les modèles métastatiques de résistance au traitement antiangiogénique. PLoS One. 2019er août 1 ;14(8):e0220101. doi : 10.1371/journal.pone.0220101.
Apprentissage automatique et biologie computationnelle
Le laboratoire Ebos a rejoint le Dr Sébastien Benzekry au Centre de cancérologie de Marselle pour développer des algorithmes d'apprentissage automatique computationnels capables de modéliser la progression métastatique dans des modèles précliniques après l'ablation chirurgicale d'une tumeur primaire.
Ces travaux ont été utilisés dans des modèles de cancer du sein et du rein pour prédire la récidive métastatique, évaluer l’impact du traitement néoadjuvant/adjuvant sur la progression de la maladie et identifier des biomarqueurs de substitution qui peuvent être inclus dans les essais cliniques.
Documents clés
- Benzekry S, Mastri M, Nicolò C, Ebos, JML. Apprentissage automatique et modélisation mécaniste de la croissance du cancer du sein primaire et métastatique après une thérapie ciblée néoadjuvante. PLoS Comp Bio. 2024 (sous presse) ; doi : 10.1371/journal.pcbi.1012088
- Benzekry S, Tracz A, Mastri M, Corbelli R, Barbolosi D, Ebos JM. Modélisation des métastases spontanées après chirurgie : une approche in vivo-in silico. Cancer Res. 2016 1er février;76(3):535-47. doi: 10.1158/0008-5472.CAN-15-1389.
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Département de génétique et de génomique du cancer
Centre de lutte contre le cancer de Roswell Park
Rues Elm et Carlton
Buffalo, NY 14263