Pourquoi un cancer du sein récidive-t-il? Une étude tente de mieux comprendre

Pour les femmes qui ont vaincu un cancer du sein plane l'ombre d'une récidive, parfois jusqu'à 20 ans après le premier diagnostic. Une étude parue mercredi s'attelle à identifier celles qui sont le plus à risque, pour mieux les traiter.

Certains des facteurs connus de risque de récidive sont l'âge de la patiente, la taille et la nature de la tumeur ou la présence de cellules cancéreuses dans les ganglions lymphatiques.

Mais le taux et les raisons de la récidive restent "mal compris", souligne une étude parue dans la revue Nature.

Pour tenter de mieux les comprendre, les chercheurs ont analysé les données de 3.000 patientes britanniques et canadiennes chez lesquelles a été diagnostiqué un cancer du sein entre 1977 et 2005.

Toutes ces données ont été utilisées pour développer un modèle informatique qui a identifié quatre sous-groupes avec «un risque particulièrement élevé de rechute tardive» du cancer, selon l'auteure principale de l'étude, Christina Curtis, de l'université de Stanford (Etats-Unis).

Selon l'étude, un quart environ des femmes touchées par la forme la plus courante de cancer du sein avaient entre 42 et 55% de risque de voir leur cancer récidiver dans les 20 ans à venir.

«Jusqu'à présent, on ne sait pas bien identifier ce sous-groupe de femmes qui pourraient bénéficier des dépistages ou des traitements», selon Christina Curtis.

L'étude ouvre en outre de nouvelles pistes pour des traitements additionnels du cancer du sein en identifiant des altérations génétiques dans chacun des quatre sous-groupes à risques. Ces altérations sont liées au processus de formation des tumeurs.

«Nombre de ces altérations peuvent potentiellement être ciblées par des thérapies, ce qui ouvre la porte à de possibles nouveaux traitements, bien que ça nécessite encore d'être vérifié dans le cadre d'essais cliniques», a indiqué Christina Curtis à l'AFP.

L'étude a en outre identifié des patientes pour lesquelles une récidive après cinq ans était improbable. «Cela pourrait aider à améliorer le suivi et la classification des patientes, par exemple en déterminant lesquelles pourraient bénéficier de traitements plus longs ou différents», selon Christina Curtis.

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