image: Altum Sequencing
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Altum Sequencing, une start-up soutenue par le parc scientifique C3N-IA de l’Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) et spécialisée dans l’oncologie, a mis au point un outil permettant de suivre la réponse au traitement chez les patientes atteintes de tumeurs solides à partir d’un simple échantillon de sang. Cette avancée pourrait supposer un tournant décisif dans le suivi post-traitement.
L’étude détaillant l’efficacité de ce système, publiée récemment dans la revue Breast Cancer Research, explique que si de nombreuses patientes atteintes d’un cancer du sein HR+ (le sous-type le plus répandu chez les femmes) répondent initialement bien au traitement, jusqu’à 40 % d’entre elles rechutent au fil du temps. Néanmoins, grâce à la technologie développée et à l’analyse de l’ADN tumoral circulant (un type d’ADN dérivé de la tumeur qui peut se répandre dans le sang), les chercheurs ont été capables d’anticiper l’apparition de rechutes cliniques jusqu’à 68 mois avant que les symptômes détectables par les méthodes traditionnelles ne deviennent apparents.
«Notre objectif n’est pas de diagnostiquer le cancer, mais de fournir aux médecins un outil efficace pour suivre l’évolution de la maladie après le traitement», explique Joaquín Martínez-López, président d’Altum Sequencing. «Les outils de diagnostic actuels ont une sensibilité limitée, ce qui rend difficile la détection précoce de ces rechutes, mais grâce à la technologie de séquençage de l’ADN NGS (next generation sequencing), nous pouvons détecter une cellule tumorale sur un million de cellules saines à partir d’un seul échantillon de sang», ajoute-t-il.
La méthodologie utilisée pour détecter les rechutes à un stade aussi précoce commence par une biopsie initiale de la tumeur. Ensuite, les mutations spécifiques à chaque patiente sont identifiées. Des analyses de sang sont ultérieurement effectuées pour rechercher des traces de ces mutations dans l’ADN tumoral circulant.
«L’avantage de notre technologie est qu’elle est très peu invasive, polyvalente et adaptée à chaque type de tumeur. De plus, le coût est considérablement réduit en se concentrant uniquement sur les mutations pertinentes pour chaque patiente. De plus, cela nous permet d’éviter les traitements inutiles et de minimiser le risque de faux positifs», ajoute Marina Planas, PDG d’Altum Sequencing.
Le potentiel de cette innovation va au-delà du cancer du sein, car la technologie est applicable à tout type de tumeur solide. C’est pourquoi les chercheurs s’efforcent d’obtenir les autorisations réglementaires nécessaires tant en Europe qu’aux États-Unis afin de rendre l’outil accessible aux hôpitaux du monde entier. «Nous avons commencé par les cancers hématologiques tels que le myélome multiple et la leucémie myéloïde aiguë, mais nous obtenons déjà de bons résultats dans les cancers du poumon également. Aujourd’hui, nous détectons une cellule sur un million. À l’avenir, ce sera une cellule sur dix millions», conclut Marina Planas.
La société prévoit de poursuivre l’intégration de technologies émergentes avec la mise en œuvre de l’intelligence artificielle générative dans le courant de l’année. Après avoir intégré des algorithmes de machine learning dans ses processus, son objectif est maintenant d’utiliser cette nouvelle technologie pour améliorer la précision des diagnostics, optimiser l’adaptation des traitements et offrir des informations plus utiles et personnalisées aux patients.
Altum Sequencing a bénéficié du soutien du Centre d’innovation en entrepreneuriat et intelligence artificielle (C3N-IA) du parc scientifique UC3M, situé dans le parc scientifique, technologique et commercial Leganés Tecnológico. Elle a également reçu le soutien de la Communauté de Madrid, du Centre pour le développement technologique et l’innovation (CDTI) et du Fonds européen de développement régional (FEDER, par son acronyme en espagnol). De son côté, la société collabore avec l’hôpital 12 de Octubre, l’hôpital Gregorio Marañón, les hôpitaux HM, l’hôpital régional de Malaga et d’autres centres de recherche tels que le CNIO, l’université Complutense et l’IBIMA, qui ont coordonné l’étude depuis Malaga, grâce à son chercheur principal, Iñaki Comino.
Référence bibliographique: Comino-Méndez, I., Velasco-Suelto, J., Pascual, J. et al. Identification of minimal residual disease using the clonesight test for ultrasensitive ctDNA detection to anticipate late relapse in early breast cancer. Breast Cancer Res 27, 65 (2025). https://doi.org/10.1186/s13058-025-02016-7
Vidéo: https://youtu.be/1UKEgYSl5O8