Les chercheurs sont toujours à la recherche de nouveaux biomarqueurs qui peuvent aider à la détection précoce des différents types de cancer. Malheureusement, ces efforts ont été récompensés avec un succès très limité. Dans l’espoir d’une approche plus globale, Rasmus Bro et ses collègues de l’Université de Copenhague se sont tournés vers une méthode utilisée pour contrôler les processus industriels complexes de production alimentaire, c’est-à-dire qu’au lieu de se concentrer sur la détection d’une seule substance (biomarqueur), ils ont analysé tous les substances contenus dans un échantillon de sang. «Quand une énorme quantité de données pertinentes provenant d’un échantillonnage de grande taille est utilisée pour évaluer les risques pour la santé, dans la cas présent le cancer du sein, on obtient des informations de très haute qualité,» affirme Bro. Leur approche ne révèle donc rien d’intéressant sur l’importance de biomarqueurs individuellement parlant. Par contre, il met l’accent sur l’importance des interactions entre ces biomarqueurs. «Aucune partie du modèle n’est réellement nécessaire, ni suffisante. C’est l’ensemble du modèle qui permet de prédire le risque de cancer», déclare le coauteur de l’étude Lars Ove Dragsted, de l’Université de Copenhague. Les chercheurs ont étudié et mis en place leur modèle à l’aide des données prélevées sur une cohorte de 400 femmes qui se sont portées volontaires pour donner des échantillons de sang en 1997 dans le cadre d’une étude beaucoup plus vaste de la Société pour le Cancer Danoise. Les femmes impliquées n’étaient pas atteintes du cancer au moment où elles ont été examinées mais ont été diagnostiquées avec un cancer du sein de 2 à 7 ans plus tard. L’équipe a également examiné les données de 400 autres femmes qui n’ont pas développé de cancer. Ils ont ainsi créé un profil sanguin métabolique pour chacun des échantillons qui avaient été stockés pendant près de 20 ans dans l’azote liquide. «Notre modèle est plus efficace que la mammographie, car celle-ci ne peut être utilisée que lorsque la maladie est déjà présente. Il n’est pas parfait, mais il est vraiment étonnant que nous puissions prédire les risque de cancer des années avant l’apparition de celui-ci,» ajoute Bro. Le modèle peut donc prédire s’il y a un risque accru que le cancer du sein se développe chez la patiente de 2 à 5 ans après le prélèvement de l’échantillon, avec une efficacité de plus de 80 pour cent.