Sommaire
00:05 - Introduction et importance de l'immunothérapie
0:34 - Avancées récentes et approche néoadjuvante
1:06 - Mécanismes de la réponse immunitaire contre les tumeurs
3:14 - Thérapies ciblées et inhibiteurs BRAF
3:45 - Inhibiteurs de checkpoints immunitaires
5:11 - Comparaison entre thérapies ciblées et immunothérapies
6:12 - Statistiques de survie et guérison grâce à l'immunothérapie
10:49 - Combinaison des inhibiteurs CTLA-4 et PD-1
12:29 - Stratégies pour améliorer encore la survie des patients
15:41 - Résultats des études en adjuvant
17:13 - Vaccins à ARN et leurs applications en oncologie
19:58 - Avantages de l’approche néoadjuvante
21:33 - Biomarqueurs et prédiction des réponses aux traitements
23:05 - Conclusion et vision de l’avenir de l’immunothérapie
Résumé
L'immunothérapie a révolutionné le traitement du mélanome, en exploitant le système immunitaire pour combattre les cellules cancéreuses. Contrairement aux thérapies ciblées, qui inhibent des mutations spécifiques comme BRAF, les inhibiteurs de checkpoints immunitaires (CTLA-4 et PD-1) permettent d’amplifier la réponse des lymphocytes T en levant les freins immunitaires. L’association de ces deux approches a démontré une amélioration significative de la survie à long terme, avec plus de 50 % des patients en vie après 5 à 10 ans.
L’introduction des stratégies néoadjuvantes, administrées avant la chirurgie, maximise l’exposition du système immunitaire aux antigènes tumoraux et augmente l’efficacité thérapeutique. Les essais cliniques récents montrent une réduction du risque de récidive de près de 70 % par rapport aux traitements post-chirurgicaux classiques.
Les vaccins à ARN personnalisés constituent une avancée majeure en permettant une stimulation ciblée du système immunitaire contre les antigènes tumoraux spécifiques. En complément des immunothérapies, ces vaccins ont démontré une réduction du risque de progression de plus de 60 %.
L’avenir de l’immunothérapie repose sur l’optimisation des stratégies de combinaison, l’identification de biomarqueurs prédictifs de réponse et l’utilisation de l’intelligence artificielle pour personnaliser les traitements. L’objectif est d’augmenter le taux de guérison et d’élargir ces approches à d’autres types de cancers.
