Publié le 2024-02-29 10:30:00. Des chercheurs associés à l’Université d’Oxford ont annoncé une avancée prometteuse dans la lutte contre le cancer, grâce à une nouvelle approche thérapeutique basée sur l’intelligence artificielle. Cette innovation pourrait offrir une solution face aux résistances aux traitements existants, notamment dans les formes agressives de cancer colorectal.
- Une nouvelle thérapie anticancéreuse, développée grâce à l’intelligence artificielle (IA), a démontré une activité antitumorale significative dans des modèles animaux.
- Cette approche se distingue par sa capacité à contourner les mutations KRAS, souvent responsables de l’inefficacité des traitements conventionnels.
- Les premiers résultats sont particulièrement encourageants pour les cancers colorectaux agressifs, pour lesquels les options thérapeutiques sont limitées.
Une équipe de recherche issue d’une collaboration entre Oxford Drug Design et l’Institut écossais de recherche sur le cancer a mis au point cette nouvelle stratégie thérapeutique. Elle repose sur une plateforme technologique propriétaire, baptisée GénAI, qui exploite la puissance de l’intelligence artificielle pour concevoir des médicaments innovants. Les premiers tests, menés sur des cobayes génétiquement modifiés pour reproduire les mécanismes initiaux du cancer colorectal, ont révélé une efficacité comparable à celle de la rapamycine, un médicament fréquemment utilisé dans le traitement de cette maladie.
L’un des principaux défis dans le traitement du cancer réside dans la capacité des tumeurs à développer des mutations, notamment les mutations KRAS, qui rendent les médicaments inefficaces. Les chercheurs d’Oxford ont constaté que leur nouveau composé était capable de tuer les cellules cancéreuses même en présence de ces mutations, offrant ainsi une perspective encourageante pour surmonter la résistance aux traitements. Des modèles tridimensionnels avancés, basés sur des échantillons de tumeurs colorectales porteuses de mutations RAS, ont confirmé cette observation : le composé a démontré son efficacité là où la rapamycine était impuissante.
Ces résultats sont particulièrement pertinents pour les deux formes les plus agressives de cancer colorectal chez l’homme (sous-types moléculaires 3 et 4), caractérisées par la présence de mutations KRAS et associées à un mauvais pronostic. Cette avancée s’inscrit dans un programme plus large, qui a déjà abouti au développement de trois autres thérapies utilisant les mêmes protocoles de validation et la même technologie de pointe. L’entreprise prévoit d’étendre l’utilisation de sa plateforme basée sur l’IA à d’autres domaines médicaux, notamment pour les maladies orphelines pour lesquelles il n’existe actuellement aucun traitement.
Paul Finn, responsable du groupe de recherche, a déclaré :
« Nous poursuivons ce programme qui a déjà donné de bons résultats dans des tumeurs importantes, en appliquant nos connaissances en IA générative et en biologie ciblée. Nous venons de franchir une étape clé et nous allons maintenant concentrer nos efforts, rapidement, sur la mise à disposition de ce nouveau médicament, qui serait le premier d’une nouvelle classe de thérapies, disponible en pratique clinique dès que possible. »
Sarah Blagden, professeure d’oncologie expérimentale à l’Université d’Oxford, a souligné l’importance de ces résultats :
« Les derniers résultats d’Oxford Drug Design sont impressionnants ; l’efficacité de son traitement expérimental est encourageante. J’ai vraiment hâte de voir comment cela avance dans le cadre des essais cliniques. »
Owen Sansom, qui dirige le groupe de recherche écossais, a salué cette collaboration comme un exemple réussi de synergie entre l’excellence académique et l’expertise industrielle :
« C’est un excellent exemple des bénéfices synergiques qui se produisent lorsque l’excellence académique et l’expertise commerciale sont combinées pour réaliser des avancées thérapeutiques véritablement innovantes. »
Il s’est également dit « ravi » de poursuivre cette collaboration pour apporter de nouveaux traitements aux patients.
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