Le séquencage du code génétique

Sophia Gentics, une startup suisse, est en passe de devenir le numéro 1 de la médecine de précision. En travaillant en collaboration avec des hôpitaux, elle développe des solutions pour prévenir les développements de cancers en les détectant le plus tôt possible à l'aide d'algorithmes afin qu'ils puissent être traités plus efficacement.

"Grâce au séquençage ADN, il sera possible de comprendre le cancer et de cibler la thérapie. Détecter un cancer tôt permettra de le suivre tôt. Je suis convaincu que dans cinq à dix ans le cancer sera une maladie maîtrisée."

Derrière ces propos, se cache Jurgi Camblong, le PDG et fondateur basque de Sophia Genetics, une startup suisse, leader dans le secteur des données médicales dans son pays. Cette jeune pousse, entre biotech et entreprise numérique, a été crée en 2011. Elle a notamment pour vocation de prévenir l'arrivée de maladies comme le cancer en décelant qui est le plus susceptible d'en développer un via des séquençages d'ADN.
Des algorithmes pour identifier les particularités de chaque patient

Pour ce faire, elle propose une plateforme Sophia DDM, à des hôpitaux. Ces derniers produisent dans leurs laboratoires l'information génomique de leurs patients par séquençage ADN, puis soumettent ces données aux algorithmes de Sophia Genetics. Ainsi, ils peuvent récupérer et caractériser les altérations génomiques propres à chaque patient. Cela est valable pour une trentaine de maladies du génome, qui vont des cancers déclarés aux prédispositions héréditaires, telles certaines maladies cardiaques ou pédiatriques.

"Grâce à cette technologie pour analyser l'ADN en profondeur, on peut le détecter le développement d'un cancer en analysant le le sang", détaille Jurgi Camblong. "Cela permet également de suivre l'efficacité du traitement", fait-il valoir à La Tribune.

Néanmoins, si le marché offre de belles promesses -seulement 2% des patients atteints du cancer ont eu leur gène séquencé-, il n'y pas de miracle pour le moment. "La technologie n'est pas mature", admet le PDG basque.

"On a atteint 5% des capacités capacité d'utilisation de ces technologies dans les cancers héréditaires ou dans les cardiomyopathies. Nous devons nous consolider."

Pour ce faire, la société s'appuie sur une progression fulgurante. A la mi-mai 2015, 52 hôpitaux et autres établissements de santés utilisaient sa plateforme Sophia DDM. Désormais, ils sont 106, dans une vingtaine de pays notamment en France en Espagne. Sophia Genetics en attend 110 à la fin de l'année. Résultat : son chiffre d'affaires "a connu une croissance de 400% sur un an".
Numéro 1 en 2016 ?

La startup s'attend même à devenir numéro 1 mondial de la médecine de précision en 2016. Depuis son lancement en avril 2014, la plate-forme Sophia DDM a facilité le diagnostic de plus de 25.000 patients en Europe. C'est moins que ce qui a été réalisé par son principal concurrent, l'Américain Foundation Medecine, qui s'attend à réaliser environ 33 000 diagnostics pour cette année. Mais, grâce à cette arrivée de nouveaux clients, Sophia Genetics prévoit 80.000 diagnostics en 2016.

Foundation Medecine ne fournit, lui, pas d'estimation pour l'année prochaine et a enregistré des chiffres moins bons que prévu au troisième trimestre avec des pertes nettes importantes et une croissance de seulement 25% sur le nombre de tests cliniques réalisés sur un an, ce qui semble donner l'avantage Sophia Genetics pour le futur.

Pour Jurgi Camblong, le modèle de la société américaine s'essouffle. Foundation Medecine se retrouverait en concurrence avec les établissements de santé car "les hôpitaux et laboratoires, qui envoyaient auparavant à cette entreprise des échantillons de patients en vue d'un séquençage ADN pour une aide au diagnostic, sont aujourd'hui eux-mêmes équipés de séquenceurs ADN de nouvelle génération et s'échangent les données", explique-t-il dans une tribune publiée dans Les Échos. Sophia Genetics assure éviter ce piège en misant sur l'économie du partage.

"Nous sommes dans un modèle de communauté de type crowdsourcing. Dès qu'un hôpital adopte notre technologie, les volumes augmentent dans ce dernier et aussi dans notre système. Les données du premier hôpital bénéficient au deuxième: le savoir est partagé et ainsi de suite."

Sophia Genetics assure ainsi avoir développé "la plus grande communauté de génomique clinique au monde pour le diagnostic moléculaire".
Investisseurs de renom

Par ailleurs, la startup suisse a gagné la confiance d'investisseurs de renom du monde de la pharmacie et du numérique. Après Mike Lynch (Invoke Capital) qui un investi en début d'année, un second milliardaire européen est venu le 15 décembre appuyer la croissance de Sophia Genetics. Il s'agit de Marc Coucke, fondateur d'Omega Pharma en 1987. Sophia Genetics a ainsi levé 15 millions de dollars de fonds, qui serviront à améliorer la plateforme technologique Sophia DDM en élargissant la gamme de test auprès de ce dernier.

"Au delà de l'argent, c'est une reconnaissance incroyable. Mark Coucke fait partie des dix entrepreneurs qui sont partis de rien et qui ont connu le plus de succès en Europe, ces dix dernières années, dans les technologies et les sciences de la vie. Nous bénéficierons de l'expérience apportés par ce dernier", assure Jurgi Camblong.

Sophia Genetics se dit plus fort que Watson

Face à la concurrence, la startup suisse assure disposer de suffisamment d'avance pour le moment.. Y compris sur le super ordinateur Watson, le système d'intelligence artificielle d'IBM, qui est capable d'analyser en quelques secondes des quantités massives de données.

"Sophia Genetics est déjà capable techniquement de faire ce que fait Watson, en termes d'algorithmique et de machine learning. A cet égard, elle bénéficie notamment via Mike Lynch de l'expertise de professionnels qui étaient auparavant chez Autonomy (entreprise technologique éditrice de logiciels)."

Pour la première fois le génome cellule cancéreuse a pu être séquencé et comparé au génome de cellules saines du même individu. Une méthode qui ouvre de nouvelles possibilités diagnostiques et thérapeutiques.



Cellules de moelle épinière du sujet de l'étude. Dr Tim Ley
La leucémie myéloblastique aigüe est une maladie rare qui touche préférentiellement les adultes de plus de 60 ans (mais aussi les enfants dans 15% des cas). Elle se traduit par l’envahissement de la moelle osseuse par des cellules sanguines immatures et anormales qui entravent son activité.

C’est une de ces cellules cancéreuse dont le génome a été séquencé, grâce à une technique « haut débit » décrite dans la revue Nature de cette semaine, puis comparé au matériel génétique d’une cellule provenant de tissus sains du même patient. Cette méthode réalisée pour la première fois par les chercheurs de l’université de Washington a permis d’identifier
dix gènes mutants.

Parmi eux, deux étaient connus pour leur implication dans la leucémie mais les huit autres représentent de nouveaux gènes probablement associés au développement de la maladie. La découverte de ces variants va permettre de mieux comprendre cette pathologie et pourrait aussi aboutir à des méthodes thérapeutiques plus ciblées visant spécifiquement les nouveaux gènes décelés.

Selon les auteurs, cette méthode pourrait être utilisée avec d’autres types de cancer. La technique étant peu couteuse, il est même envisageable qu’elle soit appliquée à un grand nombre de patients afin de découvrir leurs mutations propres et ainsi mettre en place un traitement individualisé.


J.I.
Sciences et Avenir.com

(Nov. 5, 2008) — For the first time, scientists have decoded the complete DNA of a cancer patient and traced her disease - acute myelogenous leukemia - to its genetic roots.

Pour la première fois, les scientifiques ont décodé la séqunce complète d'un ADN d'un patient avec un cancer et retracé sa maladie -une leucémie myélogineuse - jusque dans ses racines génétiques.

A large research team at the Genome Sequencing Center and the Siteman Cancer Center at Washington University School of Medicine in St. Louis sequenced the genome of the patient - a woman in her 50s who ultimately died of her disease - and the genome of her leukemia cells, to identify genetic changes unique to her cancer.

Une large recherche d'une équipe de chercheurs de l'université de Washington à St-Louis a séquencé le génome d'une patiente une femme dans la cinquantaine qui est morte de cette maladies pour identifier les changements de la cellule cancéreuse.


The study is reported in the Nov. 6 issue of the journal Nature.

The pioneering work sets the stage for using a more comprehensive, genome-wide approach to unravel the genetic basis of cancer. "Our work demonstrates the power of sequencing entire genomes to discover novel cancer-related mutations," says senior author Richard K. Wilson, Ph.D., director of Washington University's Genome Sequencing Center. "A genome-wide understanding of cancer, which is now possible with faster, less expensive DNA sequencing technology, is the foundation for developing more effective ways to diagnose and treat cancer."


'Notre travail montre le pouvoit du séquencage entier du génome pour découvrir des nouvelles mutations reliés au cancer." Une compréhension plus large du génome complet du cancer est maintenant possible grâce à des technologies plus rapides et mooins dispendieuses. Cette compréhension a pour but de développer des moyens plus efficaces pour traiter le cancer.

The researchers discovered just 10 genetic mutations in the patient's tumor DNA that appeared to be relevant to her disease; eight of the mutations were rare and occurred in genes that had never been linked to AML. They also showed that virtually every cell in the tumor sample had nine of the mutations, and that the single genetic alteration that occurred less frequently was likely the last to be acquired. The scientists suspect that all the mutations were important to the patient's cancer.

Les chercheurs ont découvert seulement 10 mutations génétiques qui avaient rapport avec le cancer de la quinquagénaire. 8 sur 10 étaient rares et arrivaient dans des gènes qui n'avaient pas été lié avec la malade AML. Ils ont aussi démontré que presque chaque cellule de la tumeur avait 9 mutations sur 10 et que l'altération qui arrivait le moins souvent était probablement celle acquise le plus tard. Les scientifiques pensent que toutes les mutations ont été importante pour le cancer de la patiente.


Like most cancers, AML - a cancer of blood-forming cells in the bone marrow - arises from mutations that accumulate in people's DNA over the course of their lives. However, little is known about the precise nature of those changes and how they disrupt biological pathways to cause the uncontrolled cell growth that is the hallmark of cancer.

Comme les autres cancer l'AML arrive de mutations qui s'accumule dans l'ADN des personnes au cours de leurs vies. Toutefois bien peu est connue sur ces changements et comment ils interrompent les chemins moléculaires pour causer la croissance incontroler des cellules ce qui est la marque de commerce du cancer.


Previous efforts to decode individual human genomes have looked at common points of DNA variation that may be relevant for disease risk. What's striking about the new research is that the scientists were able to sift through the 3 billion pairs of chemical bases that make up the human genome to pull out the mutations that contributed to the patient's cancer.

Ce qui est frappant dans la recherche présente c'est que les chercheurs ont été capables de retrouver parmi les 3 milliards de paires de bases chimiques qui forment le génome celles qui ont contribuées au cancer de la patiente.

"Until now, no one has sequenced a patient's genome to find all the mutations that are unique to that person's disease," says lead author Timothy Ley, M.D., a hematologist and the Alan A. and Edith L. Wolff Professor of Medicine. "We didn't know what we would find, but we felt that the answers to why this patient had AML had to be embedded in her DNA."

Nous ne savions pas ce que nous allions trouver mais nous pensions que la réponse au pourquoi de la maladie de cette patiente est contenu dans son ADN.

To date, scientists involved in large-scale genetic studies of cancer have not gone so far as to do a full side-by-side comparison of the genomes of normal cells and tumor cells from the same patient. Rather, most earlier studies have involved the sequencing of genes with known or suspected relationships to cancer, a method that likely misses key mutations.

À date, les scientifiques impliqué dans ces larges études sur le génome n'ont pas été aussi loin que de comparer le génome des cellules daines d'un patient à celui des cellules cancéreuses.

"The determination of the first complete DNA sequence of a human cancer genome, and its comparison to normal tissues of the same individual, is a true landmark in cancer research," says geneticist Francis Collins, M.D., Ph.D., former director of the National Human Genome Research Institute. "In the past, cancer researchers have been 'looking under the lamppost' to find the causes of malignancy - but now the team from Washington University has lit up the whole street. This achievement ushers in a new era of comprehensive understanding of the fundamental nature of cancer, and offers great promise for the development of powerful new approaches to diagnosis, prevention and treatment."


An estimated 13,000 cases of AML will be diagnosed in the United States this year, and some 8,800 will die of the disease. It occurs most often among those age 60 or older and becomes more difficult to treat as patients age. According to the American Cancer Society, the five-year survival rate for AML is 21 percent.


Despite advances in the genetic understanding of many cancers, scientists have learned very little about the genetic basis of AML. "After years of genetic studies of AML looking at genes of interest, we were getting no closer to uncovering the molecular underpinnings of the disease," Ley says. "We felt that with new genome sequencing technology, now was the time to take a whole-genome approach."


Based on genetic testing with traditional methods at the study's outset, the patient was known to have two mutations that are common among AML patients, an indicator she had a typical subtype of the disease, and one of the many reasons why her genome was selected for sequencing.


The researchers sequenced the patient's full genome, meaning DNA from both sets of chromosomes, using genetic material obtained from a skin sample. This gave the scientists a reference DNA sequence to which they could compare genetic alterations in the patient's tumor cells, taken from a bone marrow sample that was comprised only of tumor cells. Both samples were obtained before the patient received cancer treatment, which can further damage DNA.


The scientists then looked for genetic differences - points of single base changes in the DNA - in the patient's tumor genome compared with her normal genome. Of the nearly 2.7 million single nucleotide variants in the patient's tumor genome, almost 98 percent also were detected in DNA from the patient's skin sample, thus narrowing the number of variants that required further study to about 60,000.

Using sophisticated software and analytical tools, some of which the researchers developed specifically for this project, they identified the 10 mutations (including the two previously known genetic mutations that are common to her leukemia subtype but do not directly cause the disease) by looking for single base DNA changes that altered the instructions for making proteins.
Of the eight novel mutations discovered, three were found in genes that normally act to suppress tumor growth. One of these mutations is in the PTPRT tyrosine phosphatase gene, which is frequently altered in colon cancer.

Four other mutated genes appear to be involved in molecular pathways that promote cancer growth. In particular, one mutation was found in a gene family that also is expressed in embryonic stem cells and may be involved with cell self-renewal. Interestingly, the researchers note, self-renewal is thought to be an essential feature of leukemia cells.

Another gene alteration appears to affect the transport of drugs into the cell, and may have contributed to the patient's chemotherapy resistance.

"We're still analyzing the patient's non-coding DNA and expect to find a number of additional relevant mutations in this portion of the genome," says Elaine Mardis, Ph.D., co-lead author of the study and co-director of the Genome Sequencing Center. "But the role of these non-coding mutations will be more of a challenge to elucidate because we do not yet fully understand the function of this part of the genome."

The team also looked to see if the eight novel mutations in the patient's tumor genome also occurred in the DNA of tumor samples from 187 additional AML patients. None of those tumors had any of the eight mutations.

"This suggests that there is a tremendous amount of genetic diversity in cancer, even in this one disease," Wilson says. "There are probably many, many ways to mutate a small number of genes to get the same result, and we're only looking at the tip of the iceberg in terms of identifying the combinations of genetic mutations that can lead to AML."

Based on their current understanding of cancer, the researchers suspect that the mutations occurred sequentially. The first mutation gave the cell a slight tendency toward cancer, and then one by one, the other genetic alterations were acquired, with each contributing something to the cancer. One mutation, in the FLT3 gene, was not present in all of the tumor cells, and they suspect that it was the last one to occur. "The final mutation may represent a tipping point that causes the cancer cells to become more dangerous," Ley says.

The team is now sequencing the genomes of additional patients with AML, and they are also planning to expand the whole-genome approach to breast and lung cancers.

This type of approach is exactly what is needed to understand the genetic basis of cancer, an essential first step to developing targeted therapies, says Brian Druker, M.D., whose research helped identify the targeted drug Gleevec as a promising therapy for chronic myelogenous leukemia. Druker, the director of the Oregon Health & Science University Cancer Institute and a Howard Hughes Medical Institute investigator, was not involved in the current study.

"This tour-de-force effort identified a small number of mutations in genes that no one predicted, and their uniqueness for this patient begins to give us a glimmer of the genetic complexity and diversity of this disease," he says. "Although this information doesn't yet tell us how to treat patients, it is a critical first step along that path. It sets the stage for large scale sequencing of cancer genomes and unraveling the mystery of cancer."

Selon l'émission le code Chastenay (émission de télé de télé-Québec)

Les chercheurs veulent s'attaquer à la cellulle cancéreuse dans ce qu'elle a de plus caractéristique : son code génétique.

Plus de 800 types de cancers ont tous un pooint en commun : leur code génétique. Avec le temps, les cellules forment des tumeurs. Les tumeurs peuvent renfermer des milliers d'erreurs de codes génétiques.

Ça fait 30 ans qu'on veut séquencer le génome du cancer. Les outils s'améliorent. Des milliers de changements différents de l'adn sain.

Pour décoder un génome, les chercheurs lisent le code génétique du cancer avec de puissants outils informatiques.

Dans le code génétique, a c g t revient 3 milliards de fois
Tracer un portrait génétique permettra de dresser un portrait spécifique de la celllule à abattre.

Les chimios affectent toutes les cellules, si on est capable de cibler plus spécifiquement, ça signifie moins d'effets secondaires.

La banque de tumeurs leucémiques regroupe 20,000 échantillons. Des cellules dont l'intégrité génétique a été conserver. Le séquencage complet des cancers de la leucémie pourrait permettre aux spécialistes de faire des recherches plus poussées.

Thomas Hudson: "On est là pour créer une encyclopédie des génomes des cancers, c'est une base pour 20-25 ans."

Ce que les chercheurs essaient de trouver c'est d'identifier les erreurs dans les C G A T . dans une cellule cancéreuse il y a un déplacement des barreaux (de l'échelle de l'Adn)