QTAP, une nouvelle plateforme de traitement personnalisé du cancer

Défi : Au cours de la dernière décennie, la génomique du cancer a montré que toutes les tumeurs des patients ne sont pas identiques et donc, qu’elles ne répondent pas de la même manière aux agents anticancéreux. La clé, par conséquent, est la médecine personnalisée (ou de précision) en vertu de laquelle des médicaments spécifiques seront administrés à un patient porteur d’un gène rendant ses tumeurs sensibles à ces médicaments. Cependant, l’identification de gènes exprimant des protéines pouvant représenter des cibles thérapeutiques reste difficile à identifier dans de nombreux cancers.

Solution : L’équipe a développé le « Quantitative Transcriptome and Affinity-Proteomics » (qTAP), une plateforme diagnostique transformative intégrant la protéomique à interaction quantitative et la transcriptomique complète afin de fournir une vue globale de la tumeur d’un patient. La plateforme permet d’analyser le réseau de protéines humaines en fournissant une vue 3D fonctionnelle des interactions protéine-protéine dans les tumeurs des patients. Ces informations moléculaires permettront d’identifier les médicaments les plus efficaces pour traiter des cancers spécifiques. Comme preuve de concept, l’équipe a utilisé cette technologie pour identifier des peptides candidats afin d’inhiber  d’importants nœuds des voies de signalisation Smurf et Hippo, impliqués dans la résistance à de multiples médicaments dans le cancer.

Réalisations/Retombées : À la fin du projet, l’équipe a fourni avec succès des outils d’analyse et de recherche des tumeurs chez les patients, notamment: (i) la spectrométrie de masse purifiée par affinité ou « affinity-purified mass spectrometry » (AP-MS) basée sur des stratégies protéomiques pour cartographier l’état dynamique des réseaux de signalisation in vivo et (ii) le qTAP pour instruire des stratégies thérapeutiques ciblées uniques et combinées. Le projet a également conduit à l’identification de petites molécules antagonistes ciblant les voies de signalisation morphogène, Smurf et Hippo, qui pourrait être optimisées. Ces technologies offrent de nouvelles voies pour la découverte de nouvelles cibles thérapeutiques pour le traitement des patients dont les tumeurs ne répondent pas aux traitements existants et pour la compréhension des mécanismes de résistance aux médicaments.

Chercheur principal :
Jeff Wrana
LTRI, Hôpital du Mont Sinai
Co-chercheurs:
Anne-Claude Gingras, Alexandre Zlotta
LTRI, Hôpital du Mont Sinai
Andrei Yudin
Université de Toronto
Andrew Roughton
Encycle Therapeutics Inc.
Azar Azad
Services de l’Hôpital du Mont Sinai
Projet complété
1 030 000 $ / 2 ans
Soutenu par le CQDM par l’entremise de:
– Merck
– Pfizer
– BL-NCE
Et des partenaires de cofinancement:
– IRSC
– Encycle Therapeutics Inc.
– Services de l’Hôpital du Mont Sinai

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