Œuvres originales de Brandon Stelter, Katie Han, Kyle Smith, Ph.D., et Paul Northcott, Ph.D., véhiculant l’esprit de « science en équipe » qui a été fondamental dans le développement de M-PACT.
Les biopsies liquides, qui analysent les fluides corporels contenant des cellules cancéreuses, notamment l’ADN tumoral circulant (ADNtc), constituent une méthode non invasive pour étudier la biologie d’un cancer. Cependant, les limitations technologiques liées à la faible quantité d’ADNtc disponible dans les biopsies liquides de tumeurs cérébrales pédiatriques ont jusqu’à présent freiné l’utilisation généralisée de cette approche chez ces patients. Pour pallier ce problème, des chercheurs du St. Jude Children’s Research Hospital, en collaboration avec des scientifiques du Hopp Children’s Cancer Center Heidelberg (KiTZ), du Centre allemand de recherche sur le cancer (DKFZ) et d’autres centres internationaux, ont créé M-PACT (Methylation-based Predictive Algorithm for CNS Tumors). M-PACT utilise l’intelligence artificielle pour analyser l’ADNtc présent dans le liquide céphalo-rachidien et classifier moléculairement les tumeurs en fonction de leur profil de méthylation de l’ADN.
Cette ressource, publiée aujourd’hui dans Nature Cancer , établit une nouvelle norme pour le diagnostic, le suivi du traitement et la surveillance des tumeurs cérébrales pédiatriques.
Lors d’une démonstration convaincante de ses fonctionnalités, M-PACT a identifié avec succès 92 % des tumeurs cérébrales lors d’un test de référence. Ce système peut également différencier les récidives des tumeurs secondaires et suivre l’évolution de l’agressivité d’un cancer ou sa réponse au traitement, sans intervention supplémentaire. Au-delà des tumeurs cérébrales, M-PACT présente un fort potentiel d’application à de nombreux types de cancers.
« Il s’agit d’un test et d’un cadre informatique de nouvelle génération que nous avons optimisés et appliqués à un large éventail de patients pédiatriques atteints de tumeurs cérébrales », a déclaré Paul Northcott, Ph.D., auteur principal de l’étude, directeur du Centre d’excellence en sciences neuro-oncologiques (CENOS) et membre du Département de neurobiologie du développement. « M-PACT vise à faire progresser la biopsie liquide en neuro-oncologie pédiatrique et à appliquer cette technologie à de nombreux contextes cliniques différents. »
Développement d’un classificateur basé sur la méthylation pour les biopsies liquides de tumeurs du SNC. Crédit : Nature Cancer (2026). DOI : 10.1038/s43018-026-01115-4
« Faire passer la biopsie liquide à un niveau supérieur »
L’une des fonctions essentielles des biopsies tissulaires est de décrire les profils de méthylation de l’ADN, ces modifications chimiques de l’ADN qui contribuent à réguler l’activité des gènes. Dans le cancer, ces profils présentent souvent des anomalies qui constituent une sorte d’empreinte digitale pour des types de tumeurs spécifiques, permettant aux cliniciens d’identifier le cancer. Bien que cette approche soit performante sur des échantillons de biopsie tissulaire, les mêmes méthodes de classification sont moins efficaces sur des biopsies liquides.
« Traditionnellement, les tests de diagnostic de l’ADN tumoral circulant (ADNtc) basés sur la méthylation utilisent des classificateurs conçus pour les tissus tumoraux, qui présentent une quantité d’ADN plus importante », explique Katie Han, co-première auteure de l’étude, doctorante à l’École supérieure des sciences biomédicales et au Département de neurobiologie du développement de l’Université St. Jude, et candidate au doctorat en médecine à l’Université du Tennessee Health Sciences Center. « Nous avons inversé le processus habituel et conçu M-PACT spécifiquement pour l’ADNtc, avec une applicabilité aux tissus, plutôt que l’inverse. »
M-PACT utilise une stratégie novatrice d’apprentissage par réseau neuronal profond, s’appuyant sur plus de 5 000 profils de méthylation de l’ADN provenant d’une centaine de types de tumeurs. Cette approche permet à l’analyse de l’ADN tumoral circulant (ADNtc) basée sur la méthylation d’atteindre, voire de dépasser, les normes actuelles obtenues par biopsie tissulaire.
Publiée aujourd’hui dans Nature Cancer, une étude menée par des scientifiques de St. Jude et des collaborateurs internationaux présente une ressource basée sur l’intelligence artificielle permettant de classifier moléculairement les tumeurs cérébrales pédiatriques à partir de faibles quantités d’ADN tumoral circulant présentes dans le liquide céphalo-rachidien. Sur la photo : les co-premiers auteurs Katie Han et Kyle Smith, Ph.D., l’auteur correspondant Paul Northcott, Ph.D., ainsi que les co-auteurs Anna Kostecka, Ph.D. et Taha Soliman, Ph.D., tous membres du Centre d’excellence en neuro-oncologie (CENOS) et du Département de neurobiologie du développement de St. Jude. Crédit : Hôpital de recherche pour enfants St. Jude
« Nous avons développé M-PACT en combinant informatiquement de vastes ensembles de données de référence avec des ensembles de données d’ADN acellulaire normal », explique Kyle Smith, Ph.D., du Département de neurobiologie du développement et co-premier auteur de l’étude. « Nous l’avons entraîné de manière approfondie et avons démontré que même de très faibles quantités d’ADNct peuvent être classées avec précision. »
Pour valider le concept, les chercheurs ont utilisé M-PACT pour établir des diagnostics peropératoires à partir du seul liquide céphalo-rachidien et ont démontré son potentiel lors du traitement et du suivi. « Si une tumeur récidive des années plus tard, M-PACT permet de déterminer avec certitude s’il s’agit d’une véritable récidive ou d’une seconde tumeur maligne », a déclaré Northcott.
M-PACT offre une vision inégalée du microenvironnement tumoral
La sensibilité de M-PACT lui permet d’analyser d’autres types cellulaires que les cellules tumorales, contribuant ainsi au microenvironnement tumoral. « La majeure partie de l’ADN présent dans le liquide céphalo-rachidien provient d’ailleurs, de l’« espace négatif » de la tumeur, que nous ignorions auparavant », explique Smith. « Nous pouvons désormais prédire quelle proportion provient des lymphocytes T, des lymphocytes B ou d’autres sources. »
Cela soulève des questions sur la façon dont les cancers manipulent les cellules saines et leur microenvironnement, créant ainsi un contexte propice à la prolifération de la maladie. « M-PACT nous offre une nouvelle perspective pour suivre l’évolution de la maladie , notamment pendant le traitement, période où les prélèvements tissulaires sont généralement impossibles », explique Han. « Nous pouvons désormais observer comment la tumeur et son microenvironnement évoluent sous l’effet du traitement. »
Bien que M-PACT soit immédiatement applicable aux tumeurs cérébrales pédiatriques, Northcott est convaincu que son cadre robuste offre un large éventail d’applications potentielles. « Bien que nous l’ayons appliqué aux tumeurs cérébrales pédiatriques, il sera clairement utile pour d’autres tumeurs solides et hémopathies malignes », a-t-il déclaré. « Les capacités informatiques devront être développées pour classifier l’ensemble des types de cancers diagnostiqués chez l’enfant, mais nous avons mis au point un outil très performant qui sera probablement adopté plus largement par la communauté médicale. »
Le pouvoir de la science en équipe
Ce travail s’est appuyé sur des partenariats étroits entre les chercheurs de St. Jude, les scientifiques du KiTZ, du DKFZ et de plusieurs autres institutions participantes, qui ont joué un rôle essentiel dans la constitution de la vaste cohorte d’échantillons de biopsies liquides annotés cliniquement.
« Notre étude illustre parfaitement ce que l’on peut accomplir en travaillant en équipe sur les sciences et en réunissant des compétences et des expertises complémentaires pour atteindre un objectif commun », a déclaré Northcott. « Les innovations techniques et informatiques qui ont été essentielles au succès de cette étude n’auraient pas été possibles sans notre réseau international de collaborateurs. »
