Le cancer du sein reste un cancer très répandu : c’est le premier cancer chez la femme en termes d’incidence. Malgré de grandes avancées dans la prise en charge, on estime qu’environ 87  % des femmes sont encore en vie après le diagnostic. Il reste ainsi des formes de la maladie qui sont plus difficilement prises en charge que les autres. C’est le cas des cancers du sein « triple négatifs » des formes plus agressives que les autres. Des chercheurs souhaitent identifier des éléments qui concourent à la résistance de ces cancers à la chimiothérapie, mais ouvrant aussi la porte à de nouveaux traitements.

Pour cela, ils s’intéressent aux ARN, des molécules qui reflètent l’utilisation des gènes par les cellules. Ces ARN sont au carrefour de tous les processus biologiques, et interviennent donc dans les processus tumoraux.

Une technique est très utilisée pour étudier les ARN dans les cellules : « le séquençage ARN en cellule unique ». Elle permet d’observer l’ensemble des ARN au sein d’une cellule, et donc de mieux les caractériser. Cependant, analyser ces données est compliqué, ce qui a conduit à la création de nombreux outils pour aider à cette tâche.

La plupart de ces outils utilisent un « atlas de référence », une liste des ARN couramment produits dans les cellules. Mais les cellules et leurs ARN sont souvent plus diverses que ce que cette liste standard recouvre. C'est particulièrement vrai pour les cellules cancéreuses, qui présentent souvent de nombreuses variations dans les ARN qu’elles produisent.

Forts de ces constats, les chercheurs ont développé une méthode pour analyser ces données sans utiliser cette « liste standard d’ARN », afin de prendre en compte toutes les variations possibles. Ils souhaitent l’appliquer à des cellules de cancer du sein triple négatif qui ont été traitées par chimiothérapie. Cela leur permettra d’identifier des ARN associés à la résistance à la chimiothérapie dans ce cancer et, par extension, cela permettra de mettre en évidence les gènes en jeu dans le phénomène.

Cela pourrait aider à mieux comprendre comment le cancer évolue sous traitement et à développer de nouvelles cibles thérapeutiques.