La génération future de signatures prédictives du cancer du sein

Le professeur Hallett et son équipe proposent d’utiliser des méthodes génomiques et bio-informatiques afin de développer des tests cliniques qui permettront de mieux cibler les traitements offerts aux patientes atteintes de différents types de cancer du sein. On compte annuellement 22 000 nouveaux cas de cancers du sein au Canada et 5 500 au Québec. Certains types de cancer du sein répondent bien à certains traitements, mais pas à d’autres. De plus, plusieurs des patientes n’auraient pas besoin de traitements additionnels après que la tumeur primaire ait été retirée par chirurgie. Or, tous ces traitements ont des effets secondaires négatifs à court ou à long terme. La décision de traiter ou non, et avec quoi, repose donc sur la capacité de prédire quelles patientes bénéficieraient de traitements et lesquelles devraient être épargnées.

L’équipe de Michael Hallett a développé des signatures d’expression génique spécifiques à chacun des trois principaux types de cancer du sein. Ces signatures permettent d’adapter le régime thérapeutique de chaque patiente pour le groupe de cancer du sein positif pour le récepteur de l’estrogène (~70 % des cas). Elles permettent aussi d’identifier les patientes à risque dans les deux autres types de cancer du sein. L’équipe propose d’utiliser ces signatures afin de créer un test diagnostique qui surpasse en précision tout ce qui est disponible sur le marché.

Cochercheurs :