Cancer du sein : l'imagerie en renfort

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Une technique d'imagerie pourrait permettre de distinguer les différents types de cancer du sein et de mesurer l'efficacité de certains traitements.

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L’imagerie détecte la fluorescence naturelle des cellules cancéreuses

Une équipe de l'Université Vanderbilt, située à Nashville (États-Unis), propose d'utiliser une technique d'imagerie novatrice pour distinguer les sous-types de cancer du sein (en fonction de la présence de certains récepteurs) et suivre la réponse à certains traitements.

Cette technique d'imagerie repose sur la mesure de la fluorescence naturelle de certaines molécules présentes dans les cellules, et produites en quantité anormale par les cellules cancéreuses. En évaluant de cette façon les modifications de métabolisme des cellules, les chercheurs peuvent distinguer les cellules saines des cellules cancéreuses, mais ils peuvent également distinguer les sous-types de tumeurs mammaires entre eux.

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L'étude préclinique américaine s'est notamment intéressée aux cancers du sein dits HER2-positifs : l'imagerie métabolique permet de mesurer si le traitement de ces tumeurs par trastuzumab est efficace. L'équipe de Melissa Skala insiste notamment sur la grande sensibilité de la technique aux modifications métaboliques, ce qui permet de constater l'efficacité ou non du trastuzumab après seulement quelques jours de traitement.

Trois avantages

Parmi les autres avantages de la technique, soulignés par les chercheurs : sa rapidité et son faible coût, l'absence de produits à injecter (alors que la scintigraphie nécessite des marqueurs radioactifs par exemple). Reste à la valider lors d'essais cliniques.

La technique pourrait être utilisée pour analyser des tissus prélevés par biopsie ou en la couplant à un endoscope, permettant une observation directe des tumeurs.

Publié le 04 Novembre 2013 | Mis à jour le 04 Novembre 2013
Auteur(s) : La Fondation ARC
Source : Fondation ARC - A.
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J. Walsh et al. Optical metabolic imaging identifies glycolytic levels, subtypes, and early-treatment response in breast cancer. Cancer Research. 2013 ;73:6164-74.
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