Immunothérapie : une IA pourrait prédire quels patients atteints de cancer répondront le mieux aux médicaments
Grâce à cet outil, les patients appropriés pourraient être sélectionnés immédiatement et ceux qui ne répondent pas ne perdraient pas un temps précieux.
Une nouvelle intelligence artificielle (IA) pourrait prédire quels patients répondront aux médicaments d’immunothérapie anticancéreuse. C’est ce qu’ont démontré ses développeurs de la Harvard Medical School, selon lesquels leur nouveau modèle d’IA, qui utilise les données sur l’expression des gènes tumoraux, pourrait devenir un outil précieux pour identifier à l’avance qui est le plus susceptible de bénéficier des soi-disant inhibiteurs de points de contrôle immunitaires (Inhibiteurs de points de contrôle immunitairesIci), l’une des classes les plus importantes de médicaments d’immunothérapie. Le nouveau modèle, appelé Compass, a été décrit dans une étude récente parue dans la revue Nature Medicine.
Immunothérapie anticancéreuse
L’immunothérapie, rappelons-le brièvement, a révolutionné le traitement de nombreuses tumeurs. Les inhibiteurs de points de contrôle immunitaires, par exemple, ciblent les protéines présentes à la surface des cellules tumorales ou des cellules T, notamment PD-L1, PD-1 et CTLA-4, qui protègent les cellules tumorales des attaques du système immunitaire. Ainsi, en ciblant ces protéines, Ici permet au système immunitaire de les reconnaître et de les éliminer. Bien que les ICI se soient révélés très efficaces contre certains types de cancer, comme dans le cas de l’ancien président américain Jimmy Carter qui a survécu 9 ans après le diagnostic d’un cancer métastatique du foie et du cerveau, probablement grâce au traitement au pembrolizumab, ces médicaments continuent de présenter un obstacle insidieux : ils ne donnent des résultats positifs que chez une petite partie des patients (10 à 40 %).
La nouvelle boussole IA
Et c’est précisément ici que le nouveau modèle d’intelligence artificielle pourrait jouer un rôle fondamental : identifier quels patients pourraient tirer de réels bénéfices de ces traitements et, en même temps, éviter que ceux qui ne répondent pas subissent des effets secondaires et perdent un temps précieux à suivre des thérapies inefficaces pour eux, tandis que le cancer progresse. « Comprendre qui répondra aux inhibiteurs de points de contrôle immunitaires n’est pas une petite lacune dans les connaissances », a déclaré l’auteur. Marinka Zitnik. « C’est l’un des problèmes majeurs non résolus en oncologie. » Conçu pour offrir des résultats interprétables par l’homme, illustrant la justification de ses résultats, Compass a été formé à l’aide de données provenant de 10 184 tumeurs réparties dans 33 types de cancer de la base de données Cancer Genome Atlas. À partir de là, il a appris quelles activités génétiques sont en corrélation avec la réponse et la non-réponse à différents types d’inhibiteurs de points de contrôle immunitaires, ce qui s’est avéré surpasser de près de 10 % en moyenne la meilleure approche existante de prédiction.
Développements futurs
Si ces résultats sont confirmés dans de futures études cliniques, Compass pourrait devenir un outil d’aide à la décision pour aider les médecins à déterminer quels patients bénéficieraient le plus des ICI, être utile pour les essais cliniques, permettant aux chercheurs de sélectionner les participants les plus appropriés et, puisque les résultats sont interprétables, ils pourraient nous conduire à de nouvelles cibles médicamenteuses à l’avenir. « Les inhibiteurs de points de contrôle immunitaires représentent une modalité thérapeutique prometteuse qui a transformé le traitement du cancer au cours de la dernière décennie, en stimulant le système immunitaire à combattre et à détruire les cellules tumorales », a conclu l’expert. « En tirant parti des capacités les plus avancées de l’intelligence artificielle, nous pouvons identifier les patients les plus susceptibles de répondre à un ICI donné avant même de recevoir le médicament. »
