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Cancer – Prédire la réponse à une immunothérapie grâce à l’intelligence artificielle

Seuls entre 15 et 30 % des patients atteints de cancer répondent à une immunothérapie anti-PD-1/PD-L1. Partant de ce constat, une équipe de recherche française de l’Inserm, de l’Institut Gustave-Roussy et de CentraleSupélec a travaillé à la mise au point d’un système pour prédire la réponse de la tumeur au traitement, grâce à l’intelligence artificielle. Leurs résultats sont publiés dans The Lancet Oncology. Les chercheurs sont partis d’un postulat simple : plus l’environnement de la tumeur est riche en lymphocytes, et plus l’immunothérapie a de chances d’être efficace. Ils ont ainsi modélisé l’environnement tumoral de patients, qu’ils ont mis en corrélation avec la réponse aux traitements. La machine a intégré ces informations et appris, à l’aide de données issues de 500 patients. Une démarche fondée sur le deeplearning, qui a ensuite permis de mettre en lumière ce que les scientifiques appellent une « signature radiomique ». Cette signature définit le niveau d’infiltration des lymphocytes dans la tumeur, et permet ainsi de déterminer de manière prédictive la réponse à l’immunothérapie. Résultats : les patients chez qui l’immunothérapie fonctionnait après 3 et 6 mois présentaient un score radiomique plus élevé, tout comme ceux qui avaient une meilleure survie. Ce nouveau facteur prédictif a été totalement créé et validé par l’intelligence artificielle elle-même. À terme, les chercheurs espèrent que cette signature pourra remplacer la biopsie tumorale.

 

  • publié dans The Lancet Oncology, le 14 août

  • DOI : 10.1016/S1470-2045(18)30413-3

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Léa Galanopoulo

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