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Med Sci (Paris)
Volume 33, Number 12, Décembre 2017
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Page(s) | 1055 - 1062 | |
Section | M/S Revues | |
DOI | https://doi.org/10.1051/medsci/20173312012 | |
Published online | 20 December 2017 |
La modélisation mathématique, un outil essentiel pour l’étude du ciblage thérapeutique des tumeurs solides
Mathematical modeling: an essential tool for the study of therapeutic targeting in solid tumors
1
Laboratoire d’oncobiologie moléculaire, Centre de biologie humaine (CBH), CHU Amiens Sud, Amiens, France
2
Laboratoire amiénois de mathématique fondamentale et appliquée (LAMFA), CNRS UMR7352, UFR des sciences, Université de Picardie Jules Verne, Amiens, France
3
Laboratoire de biochimie, Centre de biologie humaine (CBH), CHU Amiens Sud, Amiens, France
4
Équipe CHIMERE (Chirurgie et extrémité céphalique, caractérisation morphologique et fonctionnelle), Université de Picardie Jules Verne, Amiens, France
a
galmiche.antoine@chu-amiens.fr
Les progrès de la décennie passée ont rendu l’étude du traitement médical des cancers plus efficace, mais ils ont aussi révélé la complexité des mécanismes de la cancérogenèse. Pour la plupart des tumeurs humaines, on connaît plusieurs cibles thérapeutiques et des médicaments potentiels. Malheureusement, les acteurs identifiés comme des cibles thérapeutiques fonctionnent en effet souvent en réseaux, ce qui engendre des suppléances fonctionnelles et des propriétés de résilience/résistance au ciblage thérapeutique. Le recours à la modélisation mathématique permet de réaliser des études de système dans l’optique d’améliorer le ciblage thérapeutique des tumeurs solides. Nous présentons les principaux types de modèles mathématiques et des exemples récents illustrant leur intérêt en oncobiologie moléculaire.
Abstract
Recent progress in biology has made the study of the medical treatment of cancer more effective, but it has also revealed the large complexity of carcinogenesis and cell signaling. For many types of cancer, several therapeutic targets are known and in some cases drugs against these targets exist. Unfortunately, the target proteins often work in networks, resulting in functional adaptation and the development of resilience/resistance to medical treatment. The use of mathematical modeling makes it possible to carry out system-level analyses for improved study of therapeutic targeting in solid tumours. We present the main types of mathematical models used in cancer research and we provide examples illustrating the relevance of these approaches in molecular oncobiology.
© 2017 médecine/sciences – Inserm
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