Explorer l’impact de l’hétérogénéité du TNBC sur la réponse à l’immunothérapie à l’échelle de la cellule unique.

Promoteurs :

• Pr Christos Sotiriou, MD PhD J.-C. Heuson Breast Cancer Translational Research Laboratory (BCTL) Institut Jules Bordet, Université libre de Bruxelles
• Pr Françoise Rothé, PhD J.-C. Heuson Breast Cancer Translational Research Laboratory (BCTL) Institut Jules Bordet, Université libre de Bruxelles

Descriptif :

L’ajout de l’immunothérapie à la chimiothérapie administrée avant chirurgie (chimiothérapie néoadjuvante) a permis d’améliorer significativement les résultats chez les patientes atteintes d’un cancer du sein triple négatif précoce, en augmentant les taux de réponse complète pathologique au traitement (pCR, disparition totale des cellules cancéreuses avant l’opération).

Toutefois, environ 30 % des patientes qui conservent des cellules cancéreuses après ce traitement (maladie résiduelle) risquent une récidive grave de la maladie. Notre projet vise à mieux comprendre pourquoi certaines patientes répondent bien à ce traitement combiné et pourquoi d’autres récidivent malgré tout.

Pour cela, nous étudierons en profondeur les tumeurs et leur environnement immunitaire grâce à des analyses avancées, comme la transcriptomique spatiale et le phénotypage immun. En comparant les échantillons prélevés avant, pendant et après traitement chez les patientes traitées par chimiothérapie ou chimio-immunothérapie dans l’essai clinique de phase III , nous identifierons des marqueurs moléculaires et cellulaires associés à la pCR et à la récidive.

L’analyse de la maladie résiduelle à la chirurgie permettra d’investiguer les mécanismes de résistance à la chimio-immunothérapie et explorer de nouvelles cibles thérapeutiques. Ces découvertes seront confirmées à l’aide d’autres études existantes et validées par imagerie avancée.

L’objectif final est de développer des stratégies de traitement innovantes et personnalisées pour améliorer les chances de guérison chez ces patientes.

Ces modèles seront enrichis par l’intégration multimodale de données — transcriptomiques, méthylation, immunohistochimie et expression génique spatiale. Les biomarqueurs numériques ainsi obtenus rendront les données omiques accessibles à la pratique courante, au service d’une oncologie de précision dans le PDAC.