Mieux adapter les modèles cellulaires à la situation rencontrée chez l’être humain

© Marco Finsterwald

« La situation est difficile pour les scientifiques », explique Jean-Philippe Theurillat, « du fait du manque de données, le choix d’un modèle cellulaire relève plus de la profession de foi que d’une décision dûment informée. »

  • Description du projet

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    Au cours des dernières décennies, de grands progrès ont été accomplis dans l’élaboration de modèles dits cellulaires. Il s’agit le plus souvent de cellules humaines, p. ex. de cellules cancéreuses, qui sont prélevées sur des patient·es et cultivées en laboratoire afin d’étudier la pathologie en cause et de tester de nouveaux principes actifs. Il est espéré que ces modèles cellulaires puissent un jour remplacer l’expérimentation animale.

    Mais, avec quelle précision un modèle cellulaire est-il à même de refléter la situation rencontrée chez l’être humain ? Si le modèle est incomplet, le danger est grand que les résultats prometteurs d’études cliniques fondées sur l’expérimentation animale soient voués à l’échec chez l’homme. « A l’heure actuelle, la situation est difficile pour les scientifiques », explique Jean-Philippe Theurillat, Professeur à l’Université de la Suisse italienne, en ajoutant que, « du fait du manque de données, le choix d’un modèle cellulaire relève plus de la profession de foi que d’une décision dûment informée. »

    C’est là qu’intervient son projet de recherche. Prenant pour exemple le cancer de la prostate, son équipe va analyser quelles sont les différences génétiques qui existent entre les modèles cellulaires actuels et la situation observée chez les patient·es. Pour un modèle donné, quels sont les gènes qui sont activés ou désactivés et dans quelles conditions ? En s’appuyant sur l’intelligence artificielle, l’équipe s’attachera à identifier des schémas récurrents et à les analyser. Les chercheuses et chercheurs prévoient d’exploiter ensuite ces données afin de mieux adapter les modèles cellulaires à la situation des patient·es.

    L'intérêt de cette approche est qu’elle pourra être appliquée à large échelle si elle s’avère fructueuse, car elle est transposable à d’autres modèles cellulaires.

  • Titre original

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    Transcriptome-Guided Reverse Engineering of Human Prostate Cancer