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« Nous devons mieux comprendre le cancer pour agir correctement »

Les tumeurs cérébrales sont traîtres: il est extrêmement difficile de les traiter avec succès, et même lorsqu’elles appartiennent à un sous-type moins agressif, elles peuvent tout à coup croître rapidement. Des facteurs prédictifs plus précis permettraient des thérapies plus efficaces. C’est là l’objet du projet de recherche de Monika Hegi.

Prof.ssa Monika Hegi nel suo laboratorio di biologia e genetica dei tumori cerebrali (LBGT)

Monika Hegi, sur quoi porte votre projet de recherche ?
Monika Hegi :
Dans le cadre de l‘étude que nous menons actuellement, nous nous intéressons aux gliomes de bas grade, un sous-type de tumeurs cérébrales qui évoluent lentement. Cela ne rend pas ces gliomes moins dangereux pour autant: leur croissance peut s’accélérer tout à coup de façon fulgurante. Il est essentiel de ne pas rater ce tournant. Mais intervenir trop tôt comporte également des risques et peut avoir des répercussions négatives sur la qualité de vie des patientes et patients. Grâce à des facteurs prédictifs plus précis, nous pourrions réduire ces risques à l’avenir et améliorer ainsi les chances de guérison des personnes concernées. C’est sur cela que nous travaillons.

Comment procédez-vous ?
Wir untersuchen auf molekularer Ebene die Tumor-Gewebeproben von rund hundert Patientinnen und Patienten. Zudem analysieren wir die klinischen Daten dieser Personen. Indem wir diese Daten miteinander vergleichen, können wir molekulare Muster identifizieren, die voraussagen, welche Tumoren schnell und welche langsam wachsen.

Avez-vous déjà obtenu de premiers résultats ?
Le projet n’en est encore qu’à ses débuts. En récoltant les données de notre groupe de malades, nous avons déjà atteint un objectif intermédiaire important. Nous disposons en outre d’échantillons de tissu de bonne qualité, ce qui ne va pas de soi. Les conditions sont donc optimales pour nos analyses.

Qu’espérez-vous atteindre à travers votre projet ?
Notre objectif est de développer des marqueurs moléculaires en vue de classifier les patientes et patients et de formuler certains pronostics concernant l’évolution de leur maladie. Grâce à cela, nous  pourrions déterminer au stade précoce déjà quelles méthodes de traitement offrent de bonnes chances de succès chez quelles personnes et définir à quel moment les utiliser.