Cancer : mieux décrypter les génomes complexes

Pour les cancers, qui présentent souvent de nombreuses anomalies génétiques, le séquençage du génome est de plus en plus souvent réalisé et utilisé comme outil clinique. Cependant, l'analyse des données de séquençage n'est pas toujours sans ambiguïté.

Une étude internationale menée par des chercheurs de l'University College London (UCL), de l'Université libre de Bruxelles (ULB) et de plusieurs centres partenaires montre que les méthodes informatiques couramment utilisées pour analyser le génome des tumeurs peuvent parfois mal estimer la quantité d'ADN présente dans les cellules cancéreuses, un paramètre appelé « ploïdie ». Cette information est pourtant essentielle pour comprendre l'évolution d'un cancer, identifier correctement certaines altérations génétiques et affiner le pronostic des patients.

En comparant les estimations issues du séquençage du génome à des mesures directes réalisées par cytométrie en flux, une technique de référence permettant de quantifier précisément l'ADN des cellules, les chercheurs ont montré que les approches informatiques peuvent être erronées pour jusqu'à 38 % des tumeurs présentant des génomes complexes.

L'étude montre qu'en combinant les données de séquençage avec des mesures de cytométrie en flux, il est possible d'améliorer considérablement la précision des analyses génomiques. Cette approche permet notamment de mieux détecter certains événements majeurs de l'évolution tumorale, tels que le doublement complet du génome, et d'obtenir une vision plus fidèle de la biologie des cancers.

Ces travaux ont été réalisés grâce à une collaboration entre des équipes de l'UCL, du Francis Crick Institute, de l'Université libre de Bruxelles et d'autres partenaires de recherche. L'équipe de l'ULB, représentée par le professeur Maxime Tarabichi, co-initiateur du projet, a contribué à l'interprétation des données génomiques et à l'analyse de l'évolution des tumeurs, apportant son expertise dans l'étude des génomes cancéreux complexes.

L'article est paru le 31 août dans Cell Reports Methods

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