Recherches sur les biomarqueurs de migration et les facteurs prédictifs de récidive dans le glioblastome

Utilisation de nouveaux outils chirurgicaux et de l'IA pour mieux comprendre la récidive du glioblastome

Le glioblastome (GBM) est un type de cancer du cerveau extrêmement agressif, avec un taux de survie à cinq ans très faible, de seulement 5 %. Même après un traitement agressif, comprenant une intervention chirurgicale, une radiothérapie et une chimiothérapie, le cancer réapparaît toujours, ce qui signifie que les patients ne survivent  généralement que 12 à 18 mois après le diagnostic initial.  

En tant que neurochirurgienne et chercheuse à l'Université Queen's et au Kingston Health Sciences Centre, la Dre Teresa Purzner ne connaît que trop bien les difficultés liées au traitement et à l'étude des GBM. C'est pourquoi elle a travaillé avec son équipe de recherche pour mettre au point un instrument innovant appelé « outil de biopsie capsulaire », qui aide les chirurgiens comme elle à prélever des échantillons de tissus de haute qualité sur les patients afin d'améliorer la recherche sur les GBM.

« Contrairement aux pinces à biopsie standard, qui peuvent manquer des zones critiques d'une tumeur, cet appareil fonctionne avec l'imagerie préopératoire pour prélever des échantillons cohérents qui reflètent la véritable complexité de la tumeur », explique-t-elle. « Il a démontré une efficacité et une cohérence supérieures à celles des pinces à biopsie standard pour le prélèvement d'échantillons. »

Grâce à ces nouveaux échantillons de haute qualité et à une bourse de 450 000 dollars accordée par la Bourse Marathon de l'espoir pour cliniciens-chercheurs, le Dr Purzner et son équipe vont lancer un nouveau projet de recherche qui utilise une approche en trois volets pour mieux comprendre les glioblastomes, dans l'espoir de trouver de nouveaux moyens d'empêcher leur récidive.

Son projet de trois ans se concentrera sur :

1. Identifier des biomarqueurs de récidive à l'aide d'une imagerie avancée associée à une analyse moléculaire.
2. Cartographier les interactions entre la tumeur et le cerveau en étudiant l'activité génétique dans différentes régions.
3. Tirer parti de l'intelligence artificielle pour reconnaître les schémas qui prédisent l'invasion et la récidive des tumeurs.

« Le financement du Réseau des centres d’oncologie du Marathon de l’espoir nous permettra d'intégrer l'innovation chirurgicale, le profilage moléculaire et l'IA afin d'essayer de comprendre pourquoi les glioblastomes se propagent de manière si implacable et de trouver de nouveaux moyens d'intervenir plus efficacement », explique-t-elle. « Si nos travaux aboutissent, ils pourraient déboucher sur des traitements plus personnalisés des tumeurs cérébrales, améliorer la précision chirurgicale et orienter les soins postopératoires. »