Le cancer du rein compte parmi les 10 types de cancers les plus fréquents chez l’Homme. Il n’existe aujourd’hui aucun marqueur biomoléculaire dans ce type de cancer, et dans le cas d’un cancer métastatique, l’arsenal thérapeutique aujourd’hui disponible manque d’efficacité. Les différents processus mis en jeu lors de la progression tumorale sont encore mal connus. La connaissance de ces processus pourrait permettre de mettre en évidence de nouvelles cibles thérapeutiques, ainsi que des marqueurs biomoléculaires pronostiques ou diagnostiques de la maladie. Dans un premier projet, et afin de mieux comprendre les mécanismes de la progression tumorale et d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques potentielles et de nouveaux marqueurs biomoléculaires dans le cancer du rein, un nouveau modèle innovant a été généré à partir d’une lignée tumorale de RCC murine. Ce modèle de réimplantations successives de cellules tumorales issues de tumeur primaire ou de métastases a permis de générer différentes lignées cellulaires montrant une agressivité accrue au cours des passages. En utilisant une stratégie de biologie des systèmes, ce modèle pourra permettre de mettre en évidence des cibles d’études prometteuses qui pourraient être de nouvelles cibles thérapeutiques ou de nouveaux marqueurs biomoléculaires dans le RCC. L’interleukine-34 est l’exemple d’une cible d’étude d’ores et déjà été sélectionnée, mettant en évidence la puissance du modèle généré. Dans un second projet, les rôles de certains membres de la matrice extracellulaire tumorale ont été évalués en utilisant cette même lignée de RCC murine (collagène de type I, fibronectine, matrigel). Cette étude a permis de mettre en évidence le potentiel pro-invasif et pro-métastatique du dépôt de collagène de type I dans les tumeurs. Des récepteurs activés par le collagène sont proposés comme potentiellement impliqués dans les effets induits par le collagène de type I dans le modèle. Ces deux projets permettent et permettront de mieux comprendre certains mécanismes de la progression tumorale, ainsi que de mettre en évidence des marqueurs biomoléculaires et de nouvelles cibles thérapeutiques. / Kidney cancer is one of the 10 commonest human cancers. To date, no biomolecular markers are available in this type of cancer, and in the case of metastatic cancer, the therapeutic arsenal is still inefficient. The different processes involved in cancer progression are still poorly understood. Understanding those processes could highlight new therapeutic targets, and new prognostic or diagnostic biomolecular markers of this disease. For a first project, a new innovative model has been generated from a murine RCC cell line as a tool to understand cancer progression mechanisms and to identify new therapeutic target and new biomolecular markers in kidney cancer. This model of sequential reimplantation of cancer cells isolated from primary tumours or metastases allowed us to generate different cell lines showing increased aggressiveness after passages. Using a systems biology strategy, this model will allow us to identify new potential therapeutic targets and new biomolecular markers in RCC. Interleukin-34 is an example of an already selected target, showing the power of the model generated. For a second project, the role of some members of extracellular matrix (collagen type I, fibronectin, matrigel).was studied using this same murine RCC cell line. This study demonstrated the potential pro-invasive and pro-metastatic roles of collagen type I deposition in tumors. Collagen-activated receptors are proposed as mediators of the effect induced by collagen type I in this model. Those two projects have and will continue to contribute to a better understanding of cancer progression mechanisms, and will bring out new biomolecular markers and new therapeutic targets.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015BORD0422 |
Date | 18 December 2015 |
Creators | Souleyreau, Wilfried |
Contributors | Bordeaux, Auguste, Patrick |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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