Edition du 26-02-2020

Genomic Vision : le Dana Farber Cancer Institute adopte sa plateforme pour la recherche de nouvelles molécules en oncologie

Publié le jeudi 13 février 2020

Genomic Vision : le Dana Farber Cancer Institute adopte sa plateforme pour la recherche de nouvelles molécules en oncologieGenomic Vision, société de biotechnologie qui développe des outils et des services dédiés à l’analyse et au contrôle des modifications du génome, a annoncé que sa technologie propriétaire de peignage moléculaire est désormais établie en test de routine au sein du Dana Farber Cancer Institute (DFCI, Harvard Medical Scool, Cambridge, USA).

Le DFCI est l’un des leaders mondiaux dans le domaine de la recherche sur le cancer et le développement de nouvelles thérapies. Désormais, les projets du DFCI peuvent bénéficier de toute la puissance de la technologie de Genomic Vision, grâce au nouveau scanner FiberVision® S, qui complète parfaitement les équipements, consommables et tests de peignage moléculaire déjà utilisés depuis de nombreuses années.

Les deux équipes du Pr. D’Andrea et du Pr. Chowdhury vont utiliser la plateforme de Genomic Vision nouvellement installée, y compris le scanner FiberVision® S, pour caractériser et sélectionner de nouvelles molécules anti-cancéreuses dans le cadre du traitement du cancer des ovaires et du pancréas. L’objectif est de découvrir, parmi l’ensemble des  données sur la réplication de l’ADN ainsi générées, un biomarqueur capable de prédire l’efficacité des médicaments. Pour ce faire, la technologie de Genomic Vision a été choisie comme la solution la plus appropriée pour mener à bien les recherches scientifiques du DFCI.

Le professeur Alan D’Andrea, directeur du Center for DNA Damage and Repair au sein du DFCI, a déclaré : « L’acquisition de la plateforme de Genomic Vision nous permettra d’étendre l’utilisation de la technologie du peignage moléculaire de l’ADN. Nous avons déjà montré que le test de réplication par peignage (RCA) est un excellent biomarqueur pour la prédiction de l’efficacité des médicaments dans le cancer de l’ovaire. Nous allons maintenant travailler sur d’autres échantillons cliniques et ce dans différentes indications. La génomique structurale et le NGS ne permettent pas de comprendre les mécanismes complexes impliqués dans la progression du cancer et notamment ceux à l’origine de résistance aux traitements, comme nous l’avons vu avec les inhibiteurs PARP. Avec  la technologie de Genomic Vision, nous disposons non seulement d’un outil précieux pour la sélection et le développement de nouvelles molécules en oncologie, mais aussi potentiellement d’un diagnostic compagnon qui pourrait aider l’oncologue à choisir le meilleur traitement pour chacun de ses patients ».

Le nouveau scanner FiberVision® S est considéré comme l’outil parfait pour les chercheurs en raison de sa grande flexibilité, de sa résolution et de son extrême précision. Grâce à ce système d’imagerie automatisé et au logiciel de détection associé FiberStudio®, le temps d’imagerie et d’analyse est fortement réduit, ce qui permet aux chercheurs de réaliser des projets à haut débit sur la dynamique de réplication.

Aaron Bensimon, co-fondateur et PDG de Genomic Vision, a commenté : « La vision du Professeur Alan D’Andrea sur la médecine personnalisée nous a immédiatement enthousiasmés lorsque nous nous sommes rencontrés pour la première fois début 2019. Comme lui, nous pensons que l’identification des mutations n’est pas suffisante pour savoir si une tumeur du patient répondra à un traitement donné. Avec notre test RCA, nous disposons du meilleur test disponible sur le marché pour obtenir des informations clés sur les paramètres de réplication de l’ADN. C’est ce dont nous avons besoin aujourd’hui pour prédire l’efficacité des médicaments ayant un impact sur le cycle cellulaire. Nous avons également été heureux de fournir aux Prs D’Andrea et Chowdhury ainsi qu’à leurs équipes, la première plateforme FiberVision® S livrée aux États-Unis , pour contribuer au succès de leur ambitieux projet ».

Source  et visuel : Genomic Vision








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