An anesthesia-related gene signature is associated with prognosis and immune phenotypes in colorectal cancer: a retrospective multi-cohort bioinformatics study
Cette étude bioinformatique rétrospective multi-cohorte a identifié une signature de 15 gènes liée à l'anesthésie associée au pronostic et aux phénotypes immunitaires du cancer colorectal, bien que sa performance prédictive soit incohérente à travers les cohortes de validation externe et nécessite une validation expérimentale supplémentaire avant toute application clinique.
Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Ceci est une explication générée par l'IA d'un preprint qui n'a pas été évalué par des pairs. Ce n'est pas un avis médical. Ne prenez pas de décisions de santé basées sur ce contenu. Lire la clause de non-responsabilité complète
Chaque année, des millions de personnes subissent une intervention chirurgicale pour retirer un cancer colorectal, une maladie qui affecte le côlon et le rectum. Pour la quasi-totalité de ces patients, la procédure nécessite une anesthésie générale, ce médicament qui les endort et les empêche de ressentir la douleur. Depuis des décennies, les scientifiques se demandent si les substances spécifiques utilisées pour induire ce sommeil pourraient faire plus que simplement maintenir le patient immobile. Certaines recherches suggèrent que certains agents anesthésiques pourraient influencer le comportement des cellules cancéreuses, aidant peut-être leur croissance ou leur propagation, tandis que d'autres pourraient aider le système immunitaire du corps à lutter. Cependant, le lien biologique entre les médicaments utilisés en salle d'opération et l'issue à long terme du cancer est resté un mystère. C'est une question qui importe profondément aux patients comme aux médecins : le choix de l'anesthésie modifie-t-il les chances de survie ?
Pour étudier cela, une équipe de chercheurs s'est tournée vers les vastes archives de données génétiques disponibles auprès de milliers de patients. Ils se sont concentrés sur un ensemble spécifique de gènes connus pour réagir aux médicaments anesthésiques. Ces gènes, qui agissent comme des interrupteurs qui s'activent ou se désactivent lors de l'exposition à l'anesthésie, ont été identifiés en comparant la façon dont le tissu cérébral répondait à différents médicaments dans des études antérieures et en passant en revue la littérature scientifique existante. Les chercheurs ont ensuite examiné les profils génétiques de près de 650 patients atteints de cancer colorectal pour voir quels étaient ces gènes sensibles à l'anesthésie qui se comportaient différemment dans les tumeurs par rapport aux tissus sains. Ils ont découvert que 78 de ces gènes étaient effectivement altérés dans les échantillons cancéreux, certains devenant beaucoup plus actifs et d'autres moins actifs.
À partir de cette liste de gènes altérés, les chercheurs ont construit un modèle mathématique pour prédire comment un patient pourrait évoluer. Ils ont sélectionné 15 gènes spécifiques qui semblaient les plus importants pour la survie et ont combiné leurs niveaux d'activité en un score de risque unique. Lorsqu'ils ont testé ce score sur le groupe initial de patients, il a fonctionné de manière raisonnable pour séparer ceux qui vivraient plus longtemps de ceux qui ne le feraient pas. Les patients présentant un score de risque élevé, ce qui signifie que leurs tumeurs présentaient un profil spécifique de ces 15 gènes, avaient une probabilité significativement plus élevée de voir le cancer réapparaître ou de décéder par rapport à ceux ayant un score faible. Le modèle était si efficace qu'il pouvait prédire les issues de survie même lorsque les chercheurs prenaient en compte d'autres facteurs tels que la taille de la tumeur ou l'étendue de l'envahissement des ganglions lymphatiques.
Les chercheurs ont ensuite tenté de voir si ce profil génétique pouvait leur apprendre quelque chose sur l'environnement à l'intérieur de la tumeur. Ils ont découvert que les tumeurs à haut risque étaient remplies de types spécifiques de cellules immunitaires qui suppriment habituellement les défenses naturelles du corps, plutôt que d'attaquer le cancer. Ces tumeurs présentaient également des signes d'une activité métabolique plus élevée, brûlant de l'énergie et construisant de nouvelles cellules à un rythme plus rapide. L'étude a également utilisé des simulations informatiques pour deviner quels médicaments pourraient mieux fonctionner pour les patients à haut risque par rapport aux patients à faible risque, suggérant que la composition génétique de la tumeur pourrait influencer sa réponse à la chimiothérapie. Cependant, les chercheurs ont pris soin de noter que ces prédictions médicamenteuses étaient basées sur des modèles informatiques utilisant des lignées cellulaires, et non sur des patients réels recevant un traitement.
Lorsque l'équipe a testé son modèle sur deux autres groupes importants de patients provenant de différents hôpitaux, les résultats ont été mitigés. Dans un groupe, le modèle a performé de manière similaire à ce qu'il avait fait dans le premier groupe, distinguant avec succès les patients à haut et à bas risque. Dans le second groupe, cependant, le modèle n'a pas fait mieux que le hasard, avec des mesures de performance approchant un niveau où la prédiction n'était pas meilleure qu'un lancer de pièce. Cette incohérence suggère que, bien que la signature génétique capture un véritable schéma biologique chez certains patients, elle n'est pas encore assez fiable pour être utilisée pour tout le monde. Les chercheurs ont conclu que leurs conclusions constituent un point de départ prometteur qui lie les gènes liés à l'anesthésie au comportement du cancer, mais que l'outil nécessite beaucoup plus de tests et de raffinements avant de pouvoir être utilisé pour guider les décisions médicales. Ils ont souligné que leur travail ne prouve pas que l'anesthésie provoque la croissance ou la réduction du cancer, mais plutôt que les gènes affectés par l'anesthésie font partie d'une histoire biologique plus large qui détermine l'agressivité d'une tumeur.
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