L'importance de standardiser les études de criblage de médicaments - Un chercheur de l'IRCM met en évidence des incohérences entre deux grandes études pharmacogénomiques English
MONTRÉAL, le 2 déc. 2013 /CNW Telbec/ - Un bio-informaticien à l'IRCM, Benjamin Haibe-Kains, a récemment publié un article soulignant l'importance de standardiser les études de criblage de médicaments dans la prestigieuse revue scientifique Nature. L'étude soutient la nécessité de faire avancer le développement et la standardisation afin d'améliorer la reproductibilité des études de criblage de médicaments, puisqu'elles sont utilisées pour identifier de nouveaux agents thérapeutiques et leurs combinaisons possibles avec des médicaments existants.
L'article du Dr Haibe-Kains a investigué les résultats de deux études pharmacogénomiques à grande échelle - soit le Cancer Genome Project (CGP) et le Cancer Cell Line Encyclopedia (CCLE) - qui ont été publiées l'an dernier dans Nature. L'objectif principal de ces études était d'identifier des biomarqueurs génomiques qui pourraient prédire la réponse des patients à des médicaments anticancéreux. Compte tenu que les patients atteints de cancer répondent différemment aux traitements anticancéreux et que les preuves indiquent que la réponse est déterminée en partie par des différences génomiques spécifiques au patient, les études de lignées de cellules cancéreuses sont utilisées depuis longtemps pour déterminer l'efficacité d'agents thérapeutiques et trouver des facteurs génomiques associés à la réponse aux médicaments. Les deux études ont criblé plusieurs nouveaux médicaments approuvés sur près de 1 000 lignées de cellules cancéreuses, dont 15 médicaments et 471 lignées cellulaires en commun.
« Ces études nous ont offert l'occasion unique d'examiner la reproductibilité de la découverte de biomarqueurs dans un environnement préclinique. Notre but était d'observer les ressemblances et les incohérences entre les résultats des deux études indépendantes et d'évaluer la possibilité de construire des modèles prédictifs de la réponse aux médicaments sur la base de ces résultats » a dit le Dr Haibe-Kains, directeur de l'unité de recherche en bio-informatique et génomique computationnelle à l'IRCM.
L'équipe de recherche du Dr Haibe-Kains a constaté que les profils génomiques, qui contiennent des informations sur tous les gènes du corps et qui peuvent être utilisés pour déterminer la réponse à un médicament, étaient généralement cohérents. Toutefois, les mesures de sensibilité aux médicaments des deux études étaient peu corrélées.
« Nous croyons que ces incohérences sont dues, en partie, au manque de standardisation des essais expérimentaux et des méthodes d'analyse de données. Par exemple, les études ont testé des concentrations de médicament différentes et ont utilisé des modèles statistiques différents pour analyser leurs données. En outre, en raison des divergeances dans les données de sensibilité aux médicaments, certains biomarqueurs potentiels étaient inconsistants entre les deux études » a ajouté le Dr Haibe-Kains.
« De telles études pharmacogénomiques représentent souvent la première étape d'une grande chaîne expérimentale dans laquelle des médicaments potentiels et des biomarqueurs sont ensuite validés dans des études animales et des essais cliniques avec des sujets humains. Nos résultats confirment la nécessité de standardiser les mesures de réponse aux médicaments ou de développer de nouveaux essais de sensibilité aux médicaments plus robustes afin d'identifier des prédicteurs génomiques de la réponse aux médicaments fiables ou d'identifer de façon efficace le mécanisme d'action d'un médicament » a expliqué le Dr Haibe-Kains.
« Il est important de noter que notre étude et les observations qui en découlent n'auraient pu voir le jour si les données n'étaient pas bien documentées et rendues accessibles à la communauté scientifique. Ceci représente un grand succès pour la science libre d'accès et la recherche reproductible. Nous aimerions remercier les chercheurs des études CGP et CCLE qui ont partagé leurs données inestimables avec les chercheurs de tous les horizons. Sans ces données, nous n'aurions pas découvert les incohérences. Nous devons maintenant travailler ensemble afin d'améliorer la reproductibilité des grandes études de criblage pour pouvoir identifier de nouveaux agents thérapeutiques » a conclu le Dr Haibe-Kains.
L'étude a été menée en collaboration avec Nehme El-Hachem de l'IRCM, ainsi que des chercheurs du Technical University of Denmark et du Dana Farber Cancer Institute à Boston.
Pour plus d'information, veuillez consulter le sommaire de l'article publié en ligne par Nature : http://www.nature.com/nature/journal/vaop/ncurrent/full/nature12831.html#access.
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SOURCE : Institut de recherches cliniques de Montréal (IRCM)
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