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Malgré les avancées thérapeutiques, le glioblastome demeure un défi majeur en neuro-oncologie en raison de son extrême hétérogénéité cellulaire et génétique. Face à cette complexité, une équipe interdisciplinaire du laboratoire CANTHER (CNRS/Inserm/Université de Lille) et du Laboratoire de Bioimagerie et Pathologies (Strasbourg) a mobilisé l’intelligence artificielle pour dresser la plus vaste cartographie transcriptionnelle jamais réalisée de cette tumeur cérébrale.
En analysant l’activité de 539 facteurs de transcription via des algorithmes de machine learning appliqués aux données de 1600 patients issus de 16 études internationales, les chercheurs ont mis en évidence sept sous-types distincts de glioblastome.
Chacun est associé à des mécanismes biologiques spécifiques et à des pronostics différenciés, permettant d’affiner la stratification des patients.
L’outil bioinformatique issu de ces travaux, GBM-cRegMap, pourrait transformer la prise en charge clinique : il permet d’identifier les caractéristiques moléculaires d’une tumeur au moment du diagnostic comme lors d’une récidive.
Selon les chercheurs, les modèles précliniques actuels seraient inadéquats pour représenter l’ensemble des sous-types identifiés, appelant à la création de nouvelles lignées cellulaires plus représentatives. Au-delà d’une avancée fondamentale, cette étude ouvre des perspectives concrètes vers une médecine de précision en neuro-oncologie.
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L’équipe de rédaction Tempo Today
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