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La biologie du cancer explore comment les cellules saines se transforment en maladies complexes, en étudiant les mécanismes cachés qui permettent aux tumeurs de croître et de se propager. Ce domaine ne se limite pas à la médecine : il touche à la façon dont notre corps se défend, comment les gènes influencent notre santé et quelles nouvelles pistes de recherche émergent chaque jour pour mieux comprendre ces pathologies.
Sur Gist.Science, nous sélectionnons et traitons systématiquement chaque nouveau prépublication soumise à bioRxiv dans cette catégorie. Notre équipe transforme ces recherches brutes en résumés clairs et accessibles, tout en conservant les détails techniques essentiels pour les experts, afin que chacun puisse suivre l'avancée des découvertes sans barrière linguistique ou conceptuelle.
Voici les dernières publications en biologie du cancer, triées par ordre de parution, prêtes à être explorées.
Cette étude révèle que le point de branchement du pyruvate agit comme un métabolique contrôlant la dissémination des cancers lymphoïdes via une reprogrammation métabolique favorisant la migration cellulaire par la signalisation mROS/HIF-1α, identifiant ainsi une cible thérapeutique potentielle.
Cette étude présente une signature pronostique robuste basée sur 26 gènes suppresseurs de tumeurs, qui permet de prédire avec précision la survie et le risque de récidive chez les patients atteints d'adénocarcinome du poumon non à petites cellules, surpassant plusieurs signatures existantes.
Cette étude démontre que la protéine SRRM1 orchestre un programme d'épissage alternatif favorisant l'expression d'isoformes oncogéniques, notamment via la régulation de NUMB et d'autres gènes clés, ce qui soutient la prolifération tumorale et la résistance à l'apoptose dans plusieurs types de cancers.
Cette étude démontre que l'intégration du séquençage ARN à lecture longue par Nanopore et de la validation fonctionnelle chez la drosophile permet d'identifier et de prioriser des fusions géniques oncogènes nouvelles et cliniquement pertinentes dans les gliomes, qui échappent aux panels de détection par séquençage à lecture courte.
Le modèle d'apprentissage profond SubNetDL, qui intègre les profils de mutations sous-clonales et les réseaux d'interactions protéiques, permet de prédire avec robustesse et interprétabilité la réponse thérapeutique dans divers types de cancers en identifiant de nouveaux biomarqueurs pertinents.
Cette étude présente un cadre intégré combinant un modèle basé sur des agents spatiaux et un apprentissage automatique interprétable pour démontrer que la thérapie combinée ciblant simultanément les populations HER2-positives et HER2-négatives surmonte la résistance thérapeutique induite par la plasticité phénotypique dans le cancer du sein hétérogène.
Cette étude démontre que l'activité de phosphatase protéique de la PTEN, distincte de son activité lipidique, est essentielle au développement embryonnaire et à la suppression tumorale chez la souris.
Cette étude démontre que les cicatrices de réparation MMEJ (MDF) associées à POLQ dans les cancers pancréatiques déficients en recombinaison homologue favorisent la génération de néoantigènes et une réorganisation immunitaire favorable, conduisant à une meilleure réponse aux immunothérapies et à de meilleurs résultats cliniques.
Cet article présente un modèle mathématique basé sur des équations différentielles pour décrire la dynamique des états cellulaires dans le mélanome, démontrant comment des ondes de propagation d'expression génique, induites par la signalisation intercellulaire, peuvent déterminer l'état dominant d'une population tumorale.
Cette étude utilise la capture de protéines de surface couplée à la spectrométrie de masse pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques dans les tumeurs de la gaine des nerfs périphériques malignes, mettant en évidence PTK7 comme une cible prometteuse pour des conjugués anticorps-médicaments.