Sylvie Mader et son équipe cherchent à identifier les causes de la diversité des tumeurs mammaires et leur impact sur la réponse aux médicaments utilisés dans le traitement du cancer du sein. Le groupe s’efforce de mieux comprendre les mécanismes de réponse ou résistance aux drogues utilisées dans le traitement du cancer du sein et à identifier de nouvelles cibles thérapeutiques pour optimiser le traitement du cancer du sein.

Thématique

L’équipe de Sylvie Mader étudie les voies de signalisation impliquées dans la tumorigénèse de la glande mammaire, et les réseaux transcriptionnels qui jouent des rôles clés dans le contrôle des phénotypes tumoraux.

Le récepteur des œstrogènes constitue une des cibles de choix pour le traitement du cancer du sein. Cependant, des mécanismes de résistance limitent l’efficacité des molécules utilisées pour inactiver ce facteur.

D’autres tumeurs n’expriment pas ce récepteur, et sont insensibles aux thérapies ciblant le récepteur, mais les raisons de cette différence intrinsèque restent mal comprises et il est nécessaire de développer des thérapies plus adaptées à ces tumeurs.

Objectifs

Les chercheurs du groupe exploitent des approches de génomique, protéomique et bio-informatique couplées à modèles de formation de tumeurs in vitro ou in vivo pour étudier la réponse aux composés thérapeutiques et les mécanismes épigénétiques et transcriptionnels sous-tendant la diversité des sous-types de cancer du sein.

L’équipe a notamment élucidé les mécanismes d’action de composés utilisés dans la thérapie hormonale du cancer du sein en plus d’identifier des marqueurs d’efficacité ou de résistance aux traitements. Ces connaissances ont permis de concevoir de nouveaux composés ou approches thérapeutiques plus performants qui sont présentement testés dans des modèles précliniques.

Des approches de criblage à haut débit sont également utilisées pour identifier de nouvelles cibles ou de nouvelles molécules. De plus des collaborations sont en place pour utiliser les ressources de la bio-informatique et de l’intelligence artificielle afin de mieux exploiter les données à grande échelle. L’équipe de Sylvie Mader collabore aussi avec des chercheurs cliniciens pour tester de manière rétroactive ou prospective les avancées résultant du travail de recherche fondamentale.