Programmation du moteur de gène sélectif pour faire évoluer les tumeurs afin de contrer activement la résistance aux médicaments

Avec le développement de la tumeur, les thérapies ciblées contre le cancer échouent souvent en raison de l’évolution de la résistance aux médicaments. Cette étude présente un moyen reproductible de manipuler l’évolution des tumeurs pour concevoir des opportunités thérapeutiques, même en présence d’hétérogénéité génétique préexistante. Nous avons développé un système de moteur de gène sélectif pouvant être introduit de manière stable dans les cellules cancéreuses, composé de deux gènes (ou commutateurs) qui couplent un avantage adaptatif inductible avec un coût adaptatif partagé. En utilisant un modèle dynamique évolutif aléatoire, nous avons déterminé des critères de conception pour le moteur de gène sélectif et construit un prototype capable de tirer parti des pressions sélectives de plusieurs inhibiteurs de tyrosine kinase approuvés, intégrant différents mécanismes thérapeutiques tels que la catalyse de pro-médicament et l’induction d’activités immunitaires. Nous démontrons que le moteur de gène sélectif peut éliminer diverses formes de résistance génétique in vitro. Enfin, nous montrons que l’activation dirigée par un modèle du commutateur peut cibler efficacement la résistance préexistante dans un modèle de tumeur solide chez la souris. Ces résultats établissent le moteur de gène sélectif comme un cadre puissant pour les traitements anticancéreux guidés par l’évolution.

Pour de nombreux cancers, l’évolution de la résistance aux médicaments est le plus grand défi pour développer des traitements curatifs. Les études d’hétérogénéité à cellule unique ont révélé que de petites sous-clones résistantes existent souvent à la base dans les tumeurs, ce qui suggère que la plupart des cas échoueront au traitement. En outre, une étude récente sur des centaines de patients atteints de cancer du poumon avancé a découvert un niveau impressionnant de diversité génétique de base tout en offrant peu de réponses sur comment contrer cette profonde hétérogénéité. Les traitements médicamenteux modifient considérablement le paysage évolutif de la tumeur, souvent avec pour résultat la formation de tumeurs résistantes et la réduction des options thérapeutiques.

Les efforts pour combattre la résistance sont entravés par l’incertitude inhérente à l’évolution de la résistance. Dans la plupart des cas, les variants résistants sont trop rares au début du traitement pour être détectés de manière fiable, rendant la trajectoire évolutive des tumeurs imprévisible. Par conséquent, les méthodes traditionnelles pour contrer la résistance impliquent d’attendre que les sous-clones soient cliniquement détectables avant de réagir avec une stratégie thérapeutique appropriée. Dans le cas des thérapies ciblées, si la résistance est conduite par des mutations ponctuelles du gène cible, cette stratégie implique généralement le développement et l’utilisation d’inhibiteurs de nouvelle génération. Par exemple, dans le cancer du poumon non à petites cellules (NSCLC) muté EGFR, si après traitement de première ligne avec le TKI erlotinib, la mutation résistante T790M apparaît, il se peut qu’on utilise l’inhibiteur de tyrosine kinase de nouvelle génération osimertinib. Cependant, ces nouveaux traitements n’offrent généralement qu’une réponse temporaire. Attendre l’apparition de la résistance en première ligne permet aux tumeurs de bénéficier d’un temps et d’une pression sélective suffisants pour faire émerger une résistance secondaire.

Nous proposons une stratégie thérapeutique “d’ingénierie avancée”, en modifiant génétiquement les cellules cancéreuses pour inverser le paysage évolutif de la tumeur en utilisant de petites molécules pharmaceutiques, sélectionnant ainsi les cellules modifiées plutôt que les sous-clones résistants. En redessinant la tumeur, nous pouvons tirer parti de la sélection médicamenteuse pour générer davantage d’opportunités thérapeutiques plutôt que moins.

Inspirés par les systèmes basés sur CRISPR qui contrôlent l’évolution des vecteurs de maladies, nous appelons cette méthode “moteur de gène sélectif à double commutateur”. Le circuit génétique est composé de deux gènes ou “commutateurs” qui sont introduits de manière stable dans les cellules cancéreuses via un vecteur. La fonctionnalité de base de cette plate-forme modulaire est de coupler un avantage adaptatif inductible (commutateur 1) avec un coût adaptatif partagé (commutateur 2). Le commutateur 1 agit comme un gène de résistance synthétique, conférant un phénotype de résistance temporaire, augmentant la fréquence des cellules modifiées pendant le traitement. Le commutateur 2 correspond à un gène de charge thérapeutique. Comme dans le GDEPT standard, il active des agents thérapeutiques diffusibles qui tuent à la fois les cellules modifiées et non modifiées. Cet effet spectateur est renforcé par le transport viral du gène du commutateur 1, maximisant ainsi le potentiel thérapeutique du gène suicide. Ce mécanisme d’effet spectateur n’est pas affecté par aucune population résistante apparaissant pendant le traitement du commutateur 1. De plus, l’activité du commutateur 2 étant théoriquement limitée à l’environnement tumoral, pourrait atteindre des concentrations locales de l’agent actif plus élevées qu’une administration systémique. En favorisant des comportements thérapeutiques plus robustes, on minimise le risque de résistance croisée et on réalise pleinement le potentiel des traitements combinés.

Dans cet article, nous utilisons un design dirigé par modèle pour construire et évaluer les moteurs de gènes sélectifs à double commutateur pour le traitement du cancer. En concevant des analogues de cibles médicamenteuses contrôlables, nous avons démontré l’activité du commutateur 1 dans plusieurs contextes biologiques. De plus, nous avons validé la fonction thérapeutique et l’effet de destruction spectateur du commutateur 2, version GDEPT et immunitaire. Notre circuit complet à double commutateur montre une capacité à éliminer les résistances préexistantes sur l’ensemble du génome, y compris les variantes de résistance complexes. Enfin, l’activation des commutateurs guidée par un modèle montre une efficacité puissante in vivo, soulignant les avantages de tirer parti des principes évolutifs plutôt que de les combattre. Dans l’ensemble, nos résultats soutiennent que les moteurs de gène sélectifs, enracinés dans un cadre conceptuel basé sur la théorie de l’évolution, peuvent être utilisés pour redessiner les tumeurs et cibler diverses hétérogénéités génétiques.

Les résultats montrent que l’introduction et la sélection de structures génétiques apportent plus d’hétérogénéité au sein de la population tumorale, en augmentant intentionnellement la population de cellules cancéreuses génétiquement modifiées. Pour évaluer les risques évolutifs de cette approche thérapeutique contre-intuitive, nous avons mis au point un modèle mécanique d’évolution tumorale stochastique. Ce type de modèle permet d’anticiper et d’enquêter sur les risques évolutifs associés au système du moteur de gène sélectif. De plus, comprendre la dynamique évolutive attendue sous sélection permet d’établir des normes de conception clés du système. Ces normes couvrent l’efficacité nécessaire de transfert de gène pour un contrôle évolutif ainsi que l’avantage adaptatif des cellules du moteur de gène pendant la phase de traitement du commutateur 1.

Le modèle considère une petite population initiale de cellules cancéreuses sensibles, qui se développe jusqu’au moment où les tumeurs sont détectées. Une partie des cellules tumorales est alors modifiée pour devenir des cellules du moteur de gène et le traitement commence. Le traitement de la phase de commutateur 1 se maintient jusqu’à ce que les cellules du moteur de gène deviennent le groupe dominant, puis le traitement du commutateur 2 commence. Pendant toute la simulation, des événements mutationnels génèrent des sous-clones modélisant les possibles points d’échec du système. Ces mutations incluent la résistance à la thérapie ciblée, la résistance à l’activité thérapeutique du gène du commutateur 2, et la perte d’activité du commutateur 2 dans les cellules du moteur de gène.

De plus, nous souhaitons évaluer les risques spatiaux potentiels du système de moteur de gène sélectif. En particulier, l’effet spectateur du gène thérapeutique du commutateur 2 doit interagir avec les cellules non modifiées avoisinantes pour les éliminer. Ainsi, nous nous attendons à ce que la distribution spatiale des cellules du moteur de gène et la portée de l’activité spectatrice soient des facteurs déterminants pour le succès thérapeutique. Pour anticiper les sources d’échec spatial, nous avons construit un modèle d’agent spatial pour le système de moteur de gène sélectif. Ce modèle considère une population mixte de cellules sensibles, résistantes et du moteur de gène. Cependant, les cellules du moteur de gène se dispersent suivant des paramètres de diffusion spatiale.

Dans cette étude, nous proposons des normes de conception validées par des modèles pour déterminer si le système du moteur de gène est viable dans un contexte plus large. Par rapport à une démonstration clinique, les résultats suggèrent qu’un contrôle évolutif est possible même si le taux de transmission des gènes est bas. En outre, même si les cellules du moteur de gène sont moins adaptatives par rapport aux populations naturelles résistantes, des simulations montrent qu’il peut être possible de réaliser un contrôle évolutif. Cela s’explique par le fait que, même avec un faible taux de transmission des gènes, le nombre de cellules du moteur de gène est supposé être plusieurs ordres de grandeur plus élevé que celui des sous-clones résistants au début du traitement.

Globalement, ces résultats explorant de nombreux modes d’échec possibles avec des paramètres physiologiquement réalistes prédisent la faisabilité du succès d’ingénierie avancée dans les populations tumorales. Cependant, il est prévu que le traitement avec un moteur de gène sélectif prolongera la survie sans progression dans tous les cas et augmentera le potentiel d’éradication dans la plupart des conditions. En outre, les études de modélisation montrent que le système de moteur de gène sélectif bénéficie de l’activité spectatrice dispersée avec des résultats de simulation partiellement indépendants de divers paramètres de diffusion et de spectateur.

Les modèles compartimentés théoriques et agents spatiaux montrent que le moteur de gène sélectif est une méthode efficace pour atteindre le contrôle évolutif. Par conséquent, nous avons conçu et assemblé des structures génétiques basées sur ces résultats théoriques. Il est envisageable de fabriquer des structures géniques compatibles avec les traitements standards actuels et capables d’utiliser des principes évolutifs pour éradiquer les formes préexistantes d’hétérogénéité.

Nos constructions génétiques prototypes sont contrôlables et utilisent des composants moléculaires qui ont été prouvés sûrs chez l’homme, et le comportement du moteur de gène correspond aux modèles quantitatifs. En outre, nous avons démontré la modularité des schémas du moteur de gène sélectif avec des conceptions de commutateur distinctes montrant des avantages adaptatifs inductibles dans différents types de médicaments et de tumeurs. Un système alternatif de commutateur 2, y compris les mécanismes anticancéreux médiés par l’immunité, a montré une forte activité du spectateur. Pour démontrer la robustesse évolutive de notre approche face à la diversité génétique et aux modèles d’échec spatial, nous avons montré que le moteur de gène sélectif peut éradiquer une gamme d’hétérogénéités génétiques dans les cibles médicamenteuses et l’ensemble du génome. Finalement, en optimisant la dynamique in vivo des commutateurs grâce à des modèles évolutifs, nous avons appliqué ces découvertes à des expériences de pharmacodynamie in vivo pour démontrer l’efficacité de la fonctionnalité à double commutateur.

Tous nos essais in vitro et in vivo ont été réalisés dans de larges populations de cellules résistantes préexistantes à des niveaux supraphysiologiques. Ainsi, notre conception dirigée par modèle est prévue pour réaliser un contrôle évolutif dans les populations de cellules tumorales susceptibles d’échec rapide au traitement.

La technologie du moteur de gène sélectif repose sur le domaine émergent des thérapies orientées vers l’évolution. Une considération principale des méthodes thérapeutiques du moteur de gène sélectif est la livraison. Théoriquement, les cellules tumorales pourraient être modifiées in situ pour exprimer des circuits génétiques. La livraison locale dans les tumeurs avancées non résécables offre un seuil bas pour commencer la transformation.

Nous avons démontré le cadre conceptuel du moteur de gène sélectif, qui peut rediriger l’évolution de la tumeur pour créer un état plus thérapeutique. Nos premiers modèles de moteurs de gènes sélectifs validés par des modèles évolutifs montrent une robustesse prévisible contre les échecs génétiques et spatiaux. Bien que les moteurs de gènes sélectifs présentent des risques, les défis posés par le traitement de tumeurs avancées et la diversité génétique considérable à la base des tumeurs nécessitent des approches novatrices audacieuses. En exploitant les modèles évolutifs, nous pouvons concevoir des tumeurs qui ciblent de manière fiable et efficace leur propre hétérogénéité.