Carino Gurjao et son équipe se focalisent sur le développement et l’application de méthodes computationnelles pour analyser l’ADN, dans le but de démêler les complexités de l’évolution et de la progression du cancer.

Le cancer est caractérisé par une prolifération anarchique de cellules, orchestrée par des mutations de l’ADN. Étant donné que l’ADN peut être examiné non seulement comme une molécule mais aussi comme une séquence de lettres, ou encore comme un polymère physique, l’étude de l’ADN tumoral se positionne à la croisée de multiples disciplines.

Thématique de recherche

Avec l’avènement des technologies de séquençage avancées et l’abondance de données génomiques disponibles, l’étude de l’ADN a atteint une ère d’excitation et d’activité sans précédent. Néanmoins, pour analyser cette richesse de données, il est crucial d’appliquer avec prudence les outils mathématiques, statistiques et d’intelligence artificielle et d’en comprendre leurs limites afin d’assurer des analyses et des interprétations précises et fiables.

Carino Gurjao et son équipe développent et utilisent des approches multimodales pour étudier 1) ce qui façonne le paysage mutationnel des tumeurs et 2) comment ces paysages peuvent informer les décisions cliniques. Pour ce faire, le Carino Gurjao et son équipe (3 élabore aussi des modèles statistiques et des méthodes computationnelles pour intégrer des ensembles de données génomiques à grande échelle.

Objectifs de recherche

Comprendre comment et où les mutations de l’ADN se produisent.

Les habitudes alimentaires, le mode de vie et le microbiome peuvent être génotoxiques et laisser une empreinte sur l’ADN des tumeurs. Le système immunitaire peut également façonner le paysage mutationnel en éliminant les cellules avec certaines mutations (une théorie appelée la « théorie des néoantigènes»). De plus, des caractéristiques intrinsèques de l’ADN telles que la conformation 3D et la séquence de bases 2D favorisent les mutations à certains loci.

Exploiter les paysages mutationnels pour éclairer les décisions cliniques.

Ces dernières années, les avancées technologiques génomiques ont révolutionné le traitement du cancer. En particulier, les thérapies basées sur le système immunitaire ont montré des bénéfices cliniques pour un large éventail de cancers, mais souffrent d’une grande variabilité dans la réponse des patient(e)s. Cette variabilité peut être mieux comprise et anticipée grâce à l’analyse des paysages mutationnels, permettant ainsi de personnaliser les thérapies.