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.

📄 biologie du cancer

ULK1 drives NDP52-mediated selective autophagic degradation of MHC-I to promote immune evasion in HPV-positive head and neck cancer

Cette étude démontre que dans les cancers de la tête et du cou associés au HPV, la protéine ULK1 favorise l'évasion immunitaire en déclenchant la dégradation autophagique médiée par NDP52 des molécules MHC-I ubiquitinées par MARCHF8, ce qui réduit la présentation antigénique et la réponse des lymphocytes T CD8+.

Vu, L., Giacobbi, N. S., Khalil, M. I., Yang, C., Eckerman, W. J., Gomez Recinos, E., Garber, J. D., Son, H., Chahal, P. (…)2026-03-18
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Co-targeting an AMPK--MAPK axis reprograms CAFs and suppresses PDAC

Cette étude révèle que la réduction de l'acide acétique d'origine microbienne dans le cancer du pancréas active une voie AMPK-MAPK, et que la reprogrammation des fibroblastes associés au cancer par la co-ciblage de ces voies constitue une nouvelle stratégie thérapeutique prometteuse.

Yamamura, R., Satoh, Y., Fukuda, J., Kimura, T., Otsuka, T., Sekiya, S., Hirata, T., Hata, S., Sato, R., Kamijo, C., Mor (…)2026-03-18
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Early microglial activation in the TME enables FLASH-RT to eradicate medulloblastoma while promoting neuron-astrocyte crosstalk to minimize toxicity in the hippocampus

Cette étude démontre que la radiothérapie FLASH, en activant précocement la microglie pour éradiquer le médulloblastome et en favorisant un dialogue neuron-astrocytaire dans l'hippocampe, permet d'obtenir une réponse antitumorale complète tout en minimisant la neurotoxicité et les déficits cognitifs chez la souris.

Knol, M., Franco Perez, J., Almeida, A., Kunz, L. v., Petit, B., Job, A., Ollivier, J., Romero, C. J., Jansen, J., Grilj (…)2026-03-18
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The pyruvate branch point controls lymphoid cancer cell dissemination

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.

Khan, H., John, S., Roy, S., Farhan, M., Hoang, N. M., Buethe, P., Prasad, A., Nihal, A., Yang, D. T., Rui, L., Fan, J. (…)2026-03-18
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SRRM1 coordinates an alternative splicing program that promotes expression of oncogenic protein isoforms.

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.

Othman, K., Viola, L., Fatima, H., Lapierre, J., Macleod, G. J., Simpson, C., Chu, C., Zhang, Y., Angers, S., Saulnier (…)2026-03-17
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Long-Read Transcriptome Sequencing and Functional Validation Reveals Novel and Oncogenic Gene Fusions in Fusion Panel-Negative Gliomas

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.

Rybacki, K., Cha, E. N. Y., Deutsch, H. M., Gaudet, E., Ahsan, M. U., Xu, F., Chan, J., Li, M., Song, Y., Wang, K.2026-03-17
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A network-based deep learning model integrating subclonal architecture for therapy response prediction in cancer

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.

Kim, S., Ha, D., Nam, A.-r., Cheong, S., Lee, J., Kim, S., Park, S.2026-03-17
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Spatial Agent-Based Modeling and Interpretable Machine Learning Predict Combination Therapy Response in HER2-Heterogeneous Breast Cancer

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.

Rahman, N., Jackson, T. L.2026-03-17