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OTTAWA, le 14 juin 2013 — Dans un article paru aujourd’hui dans Nature Communications (en anglais), des chercheurs d’Ottawa montrent comment la modélisation mathématique de pointe peut aider à combattre le cancer. Une bonne raison de se réconcilier avec les maths! Les calculs permettent de prédire dans quelle mesure divers traitements et modifications génétiques peuvent permettre à des virus oncolytiques (tueurs de cancers) de déjouer les mécanismes de défense naturels des cellules cancéreuses contre les infections virales.

« La particularité des virus oncolytiques, c’est de cibler spécifiquement les cellules cancéreuses », explique John Bell, scientifique principal à l’Institut de recherche de l’Hôpital d’Ottawa et professeur à la Faculté de médecine de l’Université d’Ottawa. « Malheureusement, le cancer est une maladie très complexe et multiforme, et la performance des virus varie selon les circonstances. C’est pourquoi on a beaucoup travaillé à modifier les virus pour les rendre sécuritaires et les empêcher de s’attaquer aux tissus sains tout en maximisant leur capacité d’éliminer les cellules cancéreuses. »

L’équipe de recherche dirigée par John Bell et Mads Kaern, coauteur de l’étude, professeur adjoint à la Faculté de médecine de l’Université d’Ottawa et titulaire d’une Chaire de recherche du Canada à l’Institut de la biologie des systèmes d’Ottawa, a conçu des stratégies à l’aide de la modélisation mathématique pour rendre les cellules cancéreuses particulièrement vulnérables aux infections virales et les éliminer sans affecter les cellules normales.

« En utilisant ces modèles mathématiques pour prédire l’effet sur les cellules, cancéreuses ou normales, des modifications apportées aux virus, nous pouvons accélérer le rythme de la recherche », dit le professeur Kaern, qui enseigne aussi au Département de physique de l’Université. « Nous pouvons mettre le doigt rapidement sur les approches les plus prometteuses à tester en laboratoire au lieu de procéder, comme on le fait habituellement, par essais et erreurs, ce qui est à la fois long et coûteux. »

Les professeurs Bell et Kaern ont conçu un modèle mathématique d’un cycle d’infection qui couvre la façon dont les virus se reproduisent, se propagent et activent les mécanismes de défense des cellules. Prenant appui sur leur connaissance des différences physiologiques clés entre les cellules normales et les cellules cancéreuses, ils ont ensuite trouvé des façons de modifier le génome du virus pour contrer les mécanismes de défense des cellules cancéreuses. Les simulations étaient remarquablement précises; les modifications virales retenues ont effectivement éradiqué le cancer chez les souris utilisées comme modèle animal de la maladie.

« L’analyse informatique nous a permis d’atteindre un niveau de précision remarquable dans la prédiction des résultats de l’expérience, dit le professeur Bell. Ce travail fournit un cadre utile pour la mise au point de modèles mathématiques similaires dans la lutte contre le cancer. »

Ces recherches, financées par une Subvention pour l’innovation de la Société canadienne du cancer, ne sont que le début, explique le professeur Kaern. « Nous avons travaillé avec un type précis de cellules cancéreuses. Nous voulons maintenant nous pencher sur d’autres types, voir dans quelle mesure nous pouvons généraliser les prédictions que nous avons obtenues, et trouver des façons de cibler d’autres types de cellules cancéreuses. »

Les observations recueillies peuvent aussi aider les chercheurs à mieux comprendre l’interaction entre les cellules cancéreuses et le virus. En raison de la complexité du cancer, la découverte d’une panacée est peu probable, mais les chercheurs ont conçu un cadre de référence qui leur permettra d’en apprendre plus sur la maladie dans les cas où les simulations ne correspondent pas aux résultats concrets.

« Pour moi, c’est la partie la plus intéressante, conclut le professeur Kaern. Il n’y a rien de plus fascinant que de remettre en question des connaissances actuelles représentées dans un modèle mathématique et d’essayer de comprendre pourquoi certains modèles ne fonctionnent pas. C’est une grande chance de pouvoir participer à ce travail, et je suis heureux que les efforts investis dans la formation des étudiants en bio-informatique aient donné lieu à des progrès si importants. »

Cette recherche a bénéficié de l’appui des organismes suivants : Hecht Foundation/Société canadienne du cancer, Instituts de recherche en santé du Canada, Fondation Terry Fox, Ontario Institute for Cancer Research, Société de recherche sur le cancer et Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada.
 

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