Cancer de l’ovaire : l’IA prédit qui répondra au traitement
L’intelligence artificielle est vouée à révolutionner de nombreux domaines scientifiques, à commencer par la médecine. L’IA peut en effet aider les médecins à personnaliser les thérapies, à fournir des diagnostics plus précis et plus rapides, à prédire quels patients répondront le mieux aux médicaments et ainsi à choisir la stratégie thérapeutique qui a les plus grandes chances de succès. Un excellent exemple de ce qui nous attend dans les années à venir vient d’une étude réalisée par des chercheurs de l’Université de Cambridge et de l’Université catholique du Sacré-Cœur, publiée ces derniers jours dans Nature Communications, qui testait la capacité de l’IA à prédire comment les tumeurs ovariennes répondront aux thérapies, obtenant des prédictions précises chez 80 % des patientes.
Une tumeur difficile
Le cancer de l’ovaire est une tumeur complexe. Dans les premiers stades, elle présente presque toujours des symptômes non spécifiques qui compliquent le diagnostic, c’est pourquoi les patients découvrent presque toujours la maladie à un stade avancé et est donc plus difficile à traiter. La forme la plus courante de ce néoplasme, le carcinome séreux ovarien de haut grade, est également une maladie agressive qui résiste souvent à la chimiothérapie. Le manque de marqueurs ou d’outils prédictifs signifie que seulement dans environ 50 % des cas, les médecins sont capables de prédire l’évolution de la maladie et la réponse de la tumeur aux thérapies pharmacologiques. Et cela signifie que les oncologues ont du mal à décider quels patients subir des thérapies néoadjuvantes, qui peuvent réduire la masse tumorale avant l’opération pour simplifier et rendre l’opération moins invasive, et lesquels sont plus susceptibles de bénéficier d’un recours immédiat à la chirurgie.
L’IA s’en chargera
Pour rechercher une stratégie permettant d’améliorer la capacité de prédire la réponse à la chimiothérapie, l’équipe de chercheurs dirigée par Evis Sala, professeur de radiothérapie à l’Université catholique du Sacré-Cœur, a décidé de s’appuyer sur l’intelligence artificielle. Le programme a été formé à l’aide de deux ensembles de données relatifs à 134 patients, qui comprenaient des caractéristiques cliniques, des informations sur les thérapies effectuées, la présence de biomarqueurs et d’ADN tumoral circulant (ADNct) et des caractéristiques quantitatives des tumeurs obtenues par tomodensitométrie.
Les résultats
Le modèle, que les chercheurs ont appelé IRON (Integrated Radiogenomics for Ovarian Neoadjuvant Therapy), a permis de stratifier la probabilité de succès d’une chimiothérapie noadjuvante en fonction de différentes caractéristiques des patientes et de leurs tumeurs. Testé sur un nouvel ensemble de données, il a démontré qu’il pouvait prédire avec précision la probabilité de succès des thérapies chez environ 80 % des patients. Évidemment, les résultats sont encore préliminaires pour l’instant et nécessiteront un essai clinique avant que le fer puisse réellement être utilisé pour aider les patientes atteintes d’un cancer de l’ovaire. Heureusement, cela ne devrait pas prendre trop de temps.
« D’un point de vue clinique, le cadre que nous proposons répond à la nécessité d’identifier précocement les patients peu susceptibles de répondre au traitement néoadjuvant et pour lesquels il est préférable de procéder immédiatement à une intervention chirurgicale », explique Sala. « Notre outil peut être utilisé pour stratifier le risque de chaque patient, et c’est ce que nous ferons dans une recherche que nous menons à la Polyclinique Gemelli en collaboration avec l’équipe de Giovanni Scambia, professeur de gynécologie et d’obstétrique à l’Università Cattolica del Sacro Heart et directeur scientifique de la Fondation Polyclinique Universitaire Agostino Gemelli ».
