Alexandre Puissant – Bases moléculaires du développement des leucémies aiguës myéloïdes

Nous appliquons des méthodologies d’analyse bio-informatique et biostatistique, dérivées de l’intelligence artificielle, à des modèles de souris syngéniques combinés au séquençage profond d’échantillons sériels de patients (diagnostic/rechute), afin de préciser les trajectoires évolutives des clones leucémiques depuis l’initiation jusqu’à la résistance au traitement. Nous sommes alors à même d’identifier des impasses adaptatives que les cellules transformées seront forcées d’emprunter, afin d’y être éradiquées.

Nous avons donc développé le programme RAINBOW, qui utilise des biomarqueurs de médecine de précision fonctionnelle, basée sur la cytométrie de flux, pour améliorer le parcours de soin des patients et identifier de nouvelles stratégies de repositionnement thérapeutique ou de nouvelles combinaisons. Cette approche de criblage pharmacologique multiparamétrique, en conditions pseudo-niche, évalue – dans le cadre d’essais cliniques first in human (patients en rechute ou réfractaires) – l’expression d’antigènes de surface ou l’activité préclinique de nouvelles molécules ou combinaisons sur les échantillons primaires de patients annotés cliniquement et génétiquement, y compris au sein de populations cibles.