Dans le cadre de la stratégie scientifique pour les années 2023-2027 décidée par son Comité de Pilotage Scientifique, le Cancéropôle GSO met en place 5 groupes de travail sur des thématiques transversales, en pleine évolution, et incontournables dans un futur proche : Biologie spatiale, Chimie et Cancer, Stress environnemental, Modèles alternatifs à l’expérimentation animale et Méthodes, Management et Analyses de données.

Pour chacune de ces thématiques, des actions seront déclinées dans le cadre des différentes missions que l’INCa attribue aux Cancéropôles (organisation de workshops et de formations, soutien à des plateformes innovantes, fléchage de certains appels à projets). Les objectifs de ces groupes de travail sont de favoriser les approches pluridisciplinaires et les projets collaboratifs, améliorer le partage des expertises présentes et les renforcer, faciliter l’émergence de nouveaux talents et de nouvelles technologies, et ainsi renforcer la structuration inter-régionale.

Les outils de génomique et de protéomique permettent aujourd’hui d’accéder aux informations spatiales des évènements moléculaires et cellulaires . L’accessibilité de la chromatine, l’expression des transcrits, la localisation des protéines et des analyses des données 3D multi-échelles permettent d’acquérir un meilleur niveau d’analyse des cellules tumorales, de l’hétérogénéité tumorale et des interactions des cellules cancéreuses entre elles et avec leur microenvironnement. La prise en charge du contexte spatial et de l’architecture des tumeurs est ainsi un domaine actuellement en plein essor dans la recherche en cancérologie.

Associées à de nouvelles approches d’analyses bioinformatiques et d’intelligence artificielle, ces explorations multi-échelles respectant l’architecture des tissus, permettront d’atteindre une compréhension encore plus fine des processus oncologiques et des interactions au sein des tumeurs. Cela représente un pas supplémentaire vers la médecine personnalisée, pour mieux prédire la réponse aux thérapies de chaque patient.

De la compréhension des processus cancéreux à la proposition de nouvelles molécules pour combattre le cancer, nombreuses sont les applications de recherche dépendantes de la chimie. Avec le repositionnement de molécules existantes et le développement de nouveaux types de molécules (PROTACs, glues moléculaires…), de nouvelles approches de sélection / criblage et de conception de molécules ou de sondes d’intérêt ont émergé.

La chémobiologie, discipline d’interface qui vise à concevoir des outils moléculaires qui vont interagir dans un environnement biologique complexe, permet de mieux appréhender les stratégies thérapeutiques nouvelles ainsi que les outils diagnostiques et prédictifs. Les vecteurs facilitant le ciblage spécifique d’un type de cellules (cancéreuses vs normales), les nouvelles approches de conception d’outils moléculaires ou thérapeutiques, les médicaments utilisés en clinique ou les sondes permettant de caractériser un processus biologique sont autant d’approches d’intérêt que cette thématique se propose de développer.

Ce groupe se propose d’explorer le lien entre les facteurs extérieurs aux individus tels que certaines expositions physico-chimiques (pesticides, additifs et contaminants alimentaires, pollution…) et psychosociales (stress chronique, adversité durant la grossesse ou l’enfance, stress au travail…) et les processus biologiques internes aux individus liés au développement et à la progression tumorale.

Des collaborations fortes seront construites, en permettant notamment aux biologistes, toxicologues, physiciens ou chimistes de s’emparer des résultats d’épidémiologie et des sciences humaines et sociales, notamment dans les domaines des systèmes de réponse au stress (inflammatoire et immunitaire), des altérations des fibroblastes et de la matrice extracellulaire, des perturbations endocriniennes ou encore des modifications épigénétiques. Les conséquences de ces altérations externes restent largement à étudier dans le champ de la cancérologie, en particulier leurs effets à plus ou moins long terme sur le risque de cancérogénèse, la progression tumorale et la résistance aux traitements

Depuis de nombreuses années, les modèles animaux représentent le modèle permettant le mieux de récapituler la complexité du développement tumoral in situ. Les avancées récentes, notamment dans la compréhension des interactions cellulaires et tissulaires, le rôle de la matrice extra-cellulaire, ou encore les technologies de bio-impression ont permis de proposer des modèles alternatifs pour la recherche en cancérologie. Des outils comme les organoïdes et les organes sur puces obtenus à partir de patients permettent aux cliniciens d’envisager une évaluation individuelle de l’efficacité du traitement ainsi qu’aux effets secondaires induits.

En s’inscrivant dans la démarche éthique des 3R, de réduction de l’utilisation du nombre d’animaux, et dans l’objectif d’affiner les modèles in vitro disponibles, ces modèles sont devenus incontournables pour les chercheurs et cliniciens/chercheurs. Ce groupe se propose donc de soutenir la structuration inter-régionale autour de cette thématique et plus particulièrement autour des organoïdes, des organes sur puces et des modèles in silico (innovation technologique pour de nouveaux modèles, optimisation et complexification des modèles existants, optimisation des méthodes d’isolement et de préservation des ressources en pré-analytique, éthique des innovations médicales ainsi que le lien entre ces innovations et l’économie de la santé).

L’analyse et le traitement des données biologiques et de santé constituent des défis majeurs de la recherche en cancérologie. Qu’elles soient issues de cohortes de patients, de séquençages, d’analyses haut-débit ou single cell, ces données restent sous-valorisées et trop souvent collectées dans un seul objectif sans se soucier de leur possible réutilisation. Le coût des technologies, la provenance multiple des données et l’accès très règlementé aux données bio-médicales constituent les freins principaux à leurs analyses.

Dans le contexte du développement des big data et de l’Intelligence Artificielle, en complément des biostatisticiens, des compétences existent dans le GSO pour modéliser les systèmes biologiques et utiliser ces nouveaux outils au service des chercheurs et des cliniciens. Ce sont tous ces aspects qui seront abordés au sein de cette thématique.