Les chercheurs ont dévoilé une nouvelle méthode basée sur l’IA conçue pour prédire comment les patients atteints d’un cancer de l’intestin avancé répondront à un médicament spécifique approuvé par le NHS. L’objectif est d’empêcher des milliers de patients de suivre des traitements peu susceptibles de fonctionner, leur épargnant ainsi des effets secondaires débilitants.
Le défi du cancer de l’intestin avancé
Le cancer de l’intestin reste l’une des tumeurs malignes les plus mortelles, derrière le cancer du poumon en termes de taux de mortalité. Les enjeux sont particulièrement importants en raison de la différence dramatique des taux de survie en fonction du stade du diagnostic :
– Détection précoce : Les taux de survie peuvent atteindre jusqu’à 98 %.
– Détection de stade avancé : Le taux de survie à cinq ans peut chuter jusqu’à seulement 10 %.
Au Royaume-Uni, près de 10 000 cas de cancer de l’intestin avancé sont diagnostiqués chaque année, avec une augmentation inquiétante du nombre de cas chez les jeunes adultes. Pour ces patients, trouver un traitement efficace est une course contre la montre, mais tous les médicaments ne constituent pas une solution universelle.
Médecine de précision vs « essais et erreurs »
En décembre, le NHS a approuvé l’utilisation du bevacizumab, un médicament qui cible les protéines dont les tumeurs ont besoin pour se développer. Bien qu’elle constitue une bouée de sauvetage vitale pour certains, elle n’est pas efficace pour tout le monde. De plus, le médicament comporte des risques importants, notamment :
– Caillots sanguins
– Problèmes gastro-intestinaux
Sans moyen de prédire l’efficacité, les médecins sont souvent contraints d’adopter une approche « par essais et erreurs ». Cela signifie que de nombreux patients subissent des traitements toxiques qui n’apportent aucun bénéfice clinique, mais seulement des souffrances inutiles.
Comment fonctionne « PhenMap »
Pour résoudre ce problème, des scientifiques de l’Institute of Cancer Research (ICR) de Londres et de l’Université de médecine et des sciences de la santé RCSI de Dublin ont développé PhenMap. Le nom est une combinaison de phénotype (caractères observables) et de cartographie.
L’outil d’IA fonctionne comme suit :
1. Intégration de données complexes : Il analyse la constitution génétique complexe d’une tumeur.
2. Reconnaissance de formes : Elle identifie les modèles biologiques trop complexes pour que les cliniciens humains puissent les détecter manuellement.
3. Stratification des risques : Dans une étude portant sur 117 patients européens, PhenMap a réussi à identifier un groupe spécifique présentant une mutation génétique partagée et présentant un risque élevé de réactions négatives et de mauvaise réponse au médicament.
“Nos recherches utilisent des méthodes avancées d’IA pour rassembler de grandes quantités de données complexes, nous aidant ainsi à détecter des modèles qui seraient autrement impossibles à voir pour un humain”, explique le professeur Anguraj Sadanandam de l’ICR.
Le chemin vers l’utilisation clinique
Bien que les premiers résultats constituent une étape importante dans la médecine de précision, les chercheurs notent que l’outil n’est pas encore prêt pour une utilisation clinique généralisée. Les prochaines étapes impliquent :
– Cohortes plus importantes : Test de l’IA sur un groupe beaucoup plus large de patients pour valider son exactitude.
– Application plus large : Déterminer si cette méthode de cartographie peut être adaptée pour prédire les réponses aux médicaments utilisés dans d’autres types de cancer.
La vision ultime est de transformer cette technologie en un test clinique standard, permettant aux médecins de fournir des soins véritablement personnalisés qui maximisent les chances de survie tout en minimisant les dommages inutiles.
Conclusion : En tirant parti de l’IA pour décoder la génétique des tumeurs, les chercheurs se rapprochent d’un avenir où le traitement du cancer sera adapté à chaque individu, garantissant que les patients ne recevront que les thérapies les plus efficaces.
