Révolution Multi-Omique dans le Cancer

Par : Matthieu Gallet

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L’analyse multi-omique décrit l’intégration de multiples technologies de dépistage à haut débit basées sur la génomique, la protéomique, la transcriptomique, la transcriptomique à cellule unique, la métabolomique, et plus encore, qui jouent toutes un rôle important dans l’étude des maladies humaines.

Grâce à une technologie en constante évolution, les chercheurs peuvent utiliser ces technologies pour une analyse approfondie de la pathogenèse des maladies, y compris le cancer. Cela peut aider à découvrir les sous-types de cancer et les mécanismes de la maladie, à développer des approches pour identifier les altérations génomiques conductrices et à être impliqué dans les diagnostics et le déchiffrage des pronostics.

Comprendre la pathogenèse des maladies implique l’étude des transformations malignes qui se sont développées à travers des altérations moléculaires à plusieurs niveaux. Les approches omiques à un seul niveau, telles que la génomique et la transcriptomique, ont permis d’identifier plusieurs gènes conducteurs dans le cancer. Cependant, elles peuvent manquer la capacité d’établir des relations causales entre les altérations moléculaires et les manifestations phénotypiques, ce qui serait significatif dans la recherche sur le cancer.

L’intégration d’informations multidisciplinaires permet une approche plus holistique et systématique pour comprendre les interactions biologiques afin d’étudier les fonctions cellulaires altérées qui entraînent des maladies complexes et les cancers.

L’analyse multi-omique améliore le regroupement des échantillons dans des catégories plus biologiquement significatives, offrant une meilleure compréhension des phénotypes pronostiques et prédictifs, étudie les réponses cellulaires aux thérapies et aide à la recherche translationnelle en utilisant des modèles intégratifs.

Un défi pour la recherche sur le cancer comprend l’hétérogénéité tumorale, qui est un obstacle qui empêche une compréhension totale de la biologie tumorale. Par exemple, une large variation dans l’évolution clinique des patients ayant le même type de tumeur mais présentant des différences dans la progression des cellules tumorales ou des mutations. Ces différences empêchent le développement de traitements efficaces et efficients, certains traitements fonctionnant sur certains patients mais pas sur d’autres.

Alors que la classification des cancers est basée sur l’histotype et le site d’origine, ce système a évolué et est devenu plus complexe avec les caractéristiques génomiques et moléculaires qui représentent mieux l’évolution clinique.

L’utilisation des omiques peut individualiser les types de tumeurs, dans le but d’utiliser une gamme d’outils bioinformatiques qui ont été développés pour permettre un sous-typage plus précis des cancers et affiner la classification des échantillons.

Source : Revolutionizing Cancer Prognosis with Multi-Omics Approaches

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