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Cancer quantique : une cartographie finie des états cellulaires
Des chercheurs de Columbia identifient un nombre restreint d’états cellulaires stables dans les cancers, ouvrant la voie à des combinaisons thérapeutiques ciblées plutôt qu’à une médecine personnalisée fondée sur les mutations.

Derrière le chaos génétique du cancer, les cellules tumorales pourraient n’occuper qu’un petit nombre d’états biologiques récurrents et stables. C’est cette régularité cachée que met en lumière la recherche d’Andrea Califano, professeur de biologie chimique au Collège des médecins et chirurgiens Vagelos de l’Université Columbia et chef du Biohub New York.
Califano, formé physicien, qualifie le cancer de « maladie quantique » — non pas au sens littéral, mais pour souligner que, comme les électrons dans un atome, les cellules cancéreuses semblent confinées à des niveaux discrets d’identité cellulaire. « Ce que nous observons constamment, c’est que chaque type de cancer ne présente qu’un nombre limité d’états cellulaires », explique-t-il. « Ces états sont conservés chez pratiquement tous les patients atteints d’un même cancer. »
Deux articles récemment publiés dans *Nature Genetics* renforcent cette hypothèse. Si l’on parvient à identifier l’ensemble des états accessibles à un cancer donné et à trouver des médicaments capables d’éliminer chacun d’eux, il devient possible de concevoir des traitements combinés efficaces pour une grande majorité de patients — sans avoir à personnaliser chaque stratégie selon le profil mutationnel d’une tumeur.
« Si le cancer est quantique, la bonne nouvelle est que nous n’aurions peut-être pas besoin de médecine personnalisée », affirme Califano. « Une combinaison de thérapies visant les quelques états cellulaires distincts et détectables pourrait suffire, et ces combinaisons devraient fonctionner chez presque tous les patients. »
Contrairement aux chimiothérapies classiques ou aux irradiations, qui s’attaquent à la prolifération rapide des cellules en endommageant massivement l’ADN, les thérapies ciblées agissent plus précisément. Herceptin, par exemple, bloque la signalisation anormale de HER2. Mais leur mise en œuvre repose sur la détection de mutations spécifiques, ce qui pose un problème d’échelle : les tumeurs accumulent de nombreuses altérations génétiques, souvent différentes d’un patient à l’autre, et peuvent évoluer sous traitement.
Califano considère que se concentrer uniquement sur les mutations ne traite qu’une partie du phénomène. « Attaquer les gènes cancéreux, ou oncogènes, est une idée puissante, reconnaît-il. Pourtant, cela ne procure souvent qu’un gain de temps limité. En réalité, le nombre potentiel de combinaisons mutées dans environ 2000 oncogènes dépasse celui des atomes dans l’univers. » Son équipe étudie donc ce que ces mutations font *devenir* la cellule — c’est-à-dire les états cellulaires qu’elles produisent, quelles que soient les voies génétiques empruntées.
Pour y parvenir, le laboratoire collecte des données moléculaires issues de cellules cancéreuses vivantes et construit des modèles mathématiques du cancer. L’objectif n’est pas de recenser toutes les mutations, mais d’identifier les protéines qui contrôlent l’identité cellulaire. Ces protéines, appelées « régulateurs maîtres », maintiennent l’état malin. « Ce sont les généraux qui commandent l’état de la cellule », précise Califano. « Si on inhibe ces protéines — nos régulateurs maîtres du cancer — la cellule ne peut plus soutenir son état malin. »
Des analyses menées sur plus de 10 000 échantillons provenant de plus de 20 cohortes tumorales ont révélé seulement 112 états cellulaires distincts. Des études à l’échelle cellulaire unique ont montré qu’un cancer pouvait n’en présenter qu’un seul, et aucun n’en comportait plus de sept. Cette limitation pourrait constituer une faille thérapeutique commune à de nombreux patients : deux tumeurs génétiquement différentes peuvent dépendre des mêmes régulateurs maîtres si leurs cellules occupent le même état.
Dans le cancer du pancréas, une étude publiée le 26 août 2026 dans *Nature Genetics* a analysé des centaines de milliers de cellules une par une. Chaque tumeur contenait des cellules appartenant aux mêmes six états. « Ce qui différait entre les patients, ce n’était pas la nature des états, mais la proportion de cellules dans chacun d’eux — un effet clé des mutations », indique Califano. Les mutations influenceraient donc davantage les proportions relatives des états qu’elles-mêmes.
« La bonne nouvelle, c’est que, puisque les mêmes états sont présents chez tous les patients, une combinaison de quelques médicaments ciblant l’ensemble de ces états pourrait être potentiellement curative », note Califano. « La mauvaise nouvelle, c’est que, dans le cancer du pancréas, chaque état peut spontanément basculer vers n’importe quel autre. Cela signifie qu’un seul médicament ne suffira jamais. » Un traitement efficace devrait donc agir simultanément sur tous les états disponibles.
Cette approche est testée sur le gliome diffus du tronc cérébral, un cancer pédiatrique rare et mortel. Ester Calvo Fernandez, doctorante dans le laboratoire de Califano, a utilisé les algorithmes cliniques OncoTreat et OncoTarget pour identifier trois médicaments existants — avapritinib, ruxolitinib et larotrectinib — capables, ensemble, de cibler les sept états cellulaires détectés dans cette maladie. Dans une étude publiée le 22 avril 2026 dans *Nature Genetics*, elle a confirmé expérimentalement que chaque médicament attaquait bien les états prévus. Deux combinaisons bithérapeutiques ont montré une efficacité nettement supérieure à celle des médicaments utilisés isolément.
Les chercheurs envisagent désormais d’évaluer la triple combinaison dans un essai clinique. Bien que les trois médicaments soient déjà autorisés, leur sécurité et leur efficacité en association contre ce gliome doivent encore être établies chez les patients.
« C’est là notre objectif ultime », conclut Califano. « Une grande partie de notre travail semble théorique, mais toutes nos prédictions sont testées en laboratoire, et, quand c’est possible, en clinique. Nous avons déjà démontré que ces analyses permettent de proposer des thérapies à des patients ayant échoué à plusieurs lignes de traitement. Espérons que l’identification de médicaments ciblant des états cancéreux hyperconservés et quantifiés aidera beaucoup plus de personnes. »
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