Tout est dans le sang

Tout est là, dans nos veines. Les prémices d’une pathologie, les premiers signes d’une rechute après une rémission, les infimes caractéristiques de nos cellules qui vont déterminer leur réaction à un médicament, la réussite d’un traitement… Dans un sens, c’est logique, puisque c’est dans le sang que se déverse le contenu des cellules qui meurent, que les cellules malignes envoient leurs messages cachés dans des vésicules pour organiser leur expansion, que circulent des versions abîmées de protéines, d’ARN et une myriade d’autres petits objets biomoléculaires qui trahissent les premières étapes d’une maladie avant tout symptôme. Tout a toujours été là, dans nos veines. Mais ce n’est qu’aujourd’hui que les outils sont prêts à aller à la pêche aux ­informations. Bienvenue dans l’ère des biopsies liquides. Une grande opération de renseignement capillaire capable de capter, intercepter et décrypter ces messages secrets avec une simple prise de sang.

On sait depuis 1869 que des cellules tumorales y circulent ; depuis 1948 qu’il y a de l’ADN libre dans le plasma ; depuis 1977 que les tumeurs larguent elles-mêmes de l’ADN. Sans compter tout ce qui baigne dans nos urines, notre liquide cérébrospinal et autres fluides corporels. On sait aussi que dans ce grand flot, certains signaux sont extrêmement précieux pour les médecins, quand il s’agit de diagnostiquer, pronostiquer, choisir une thérapie plutôt qu’une chirurgie. Il manquait juste les technologies capables de repérer et interpréter ces signaux. Tout s’est débloqué très vite ces dernières années. Le séquençage génétique de nouvelle génération, qui permet d’analyser dans la journée le génome entier, cellule par cellule. La multiomique, qui ajoute à cela l’analyse de l’ARN, des protéines, des métabolites produits dans chacune des cellules. La robotisation de la manipulation des liquides, qui rend la tâche d’extraction de l’ADN automatisable. La microfluidique, par laquelle on peut trier les cellules en fonction des étiquettes dont elles sont porteuses, au choix. Et bien sûr un tournant historique dans l’interprétation de la masse de données récoltées, grâce aux algorithmes d’apprentissage machine.