OnKO3T-TC Responsables: Monique Dontenwill et Damien Reita
OnKO•3T-TC développe une recherche translationnelle qui vise à caractériser l’hétérogénéité et la plasticité des glioblastomes dans le but d’identifier des cibles thérapeutiques innovantes pour le traitement des glioblastomes. Nos travaux, au travers de l’étude de l’intégrine α5β1, ont mis en évidence la très grande hétérogénéité et la plasticité des glioblastomes pour lesquels les cibles thérapeutiques sont modulées de façon locorégionale et longitudinale durant la progression tumorale (Sani et al., 2022 ; Messe et al., en révision, 2024). Ils mettent également l’accent sur le rôle fondamental du microenvironnement dans la progression tumorale et les mécanismes de récidive. Grâce à une collaboration avec des bioinformaticiens, nous avons identifié un réseau de régulateur spécifique des GBM dont l’originalité repose sur la prise en compte de l’activité de gènes régulateurs, et non plus uniquement sur les niveaux d’expression des gènes (Bernhard et al., en révision, 2024). L’utilisation de ce réseau constitue un outil novateur et pertinent pour la compréhension de l’hétérogénéité des glioblastomes. Il permet une classification plus fine des glioblastomes et donne la possibilité de réanalyser les données de transcriptome en y intégrant des notions d’activité et d’interaction mettant en évidence de nouveaux gènes d’intérêt.
Dans la continuité de ces travaux, une nouvelle thématique de recherche vise à déterminer le rôle des différentes niches tumorales (tumorale, périnécrotique, invasive, et péritumorale) dans l’acquisition des phénotypes moléculaires à l’origine de la récidive du glioblastome. Ce projet repose sur une analyse intégrative innovante de l’hétérogénéité intra-tumorale en prenant en compte l’organisation spatiale et l’évolution temporelle (avant et après traitement) des populations clonales et sous- clonales. Notre objectif est de caractériser le phénotype moléculaire (transcriptome, méthylome, protéome) de chaque niche et son évolution au cours du temps (avant et après traitement). Le but est d’identifier 1) de potentiel marqueurs prédictifs de la récidive dès le diagnostic, 2) de nouvelles stratégies thérapeutiques. Ces stratégies seront ensuite validées sur différents modèles mimant l’hétérogénéité tumorale. Notre travail est basé sur des collaborations transdisciplinaires avec des cliniciens, des chimistes, des experts en bio-informatique et des biologistes ainsi que des réseaux scientifique (Réseau GOPA-PETRA).
