Cancer du poumon: l'IA montre qui bénéficiera de l'immunothérapie
Le cancer du poumon est une forme de cancer courante et souvent agressive. Comme il est difficile pour les médecins de le détecter tôt, les personnes atteintes d'un cancer du poumon doivent recevoir la thérapie la meilleure et la plus ciblée afin de rendre les perspectives positives plus probables. L'immunothérapie est une option, mais comment les médecins peuvent-ils savoir qui en bénéficiera?
Selon le National Cancer Institute, le cancer du poumon et des bronches est le deuxième type de cancer le plus répandu parmi les personnes aux États-Unis, représentant 12,9% de tous les nouveaux cas de cancer.
Cette forme de cancer ne présente souvent aucun symptôme visible à ses débuts, ce qui peut signifier que les médecins sont incapables de le détecter au début. Cela signifie que les perspectives après le traitement peuvent ne pas être aussi bonnes que pour d'autres formes de cancer.
Pour garantir les résultats les plus favorables aux personnes atteintes de cancer du poumon, les professionnels de la santé doivent choisir le meilleur type de traitement pour chaque individu. Ceci, cependant, peut être délicat, car il est souvent difficile de dire quelle personne bénéficiera le plus d'un traitement particulier.
Il peut également être difficile pour un médecin de déterminer dans quelle mesure les nouveaux types de traitements, tels que l'immunothérapie, seront bénéfiques pour un individu. Contrairement à la chimiothérapie, qui consiste à utiliser des médicaments spécifiques pour attaquer et détruire les cellules cancéreuses, l’immunothérapie agit en stimulant la réponse immunitaire d’une personne contre les tumeurs cancéreuses.
Désormais, une équipe dirigée par des chercheurs de la Case Western Reserve University de Cleveland, OH - en collaboration avec des scientifiques de six autres institutions - a développé un nouveau modèle d'intelligence artificielle (IA). Le modèle permet aux professionnels de la santé de trouver les personnes atteintes d'un cancer du poumon qui bénéficieraient le plus de l'immunothérapie.
Les enquêteurs expliquent leur méthode et rapportent leurs conclusions dans un article d'étude qui figure dans la revue Recherche en immunologie du cancer.
«Même si l'immunothérapie a changé tout l'écosystème du cancer», explique le co-auteur de l'étude Anant Madabhushi, «elle reste également extrêmement coûteuse - environ 200 000 dollars par patient et par an.
«Cela fait partie de la toxicité financière qui accompagne le cancer et qui fait qu'environ 42% de tous les patients cancéreux nouvellement diagnostiqués perdent leur vie dans l'année suivant le diagnostic», ajoute-t-il. Madabhushi note également que le nouvel outil sur lequel lui et ses collègues travaillent peut aider les médecins et les patients à décider quelle thérapie leur convient le mieux et à éviter des dépenses inutiles.
Le nouveau modèle peut prédire le résultat
Madabhushi explique que lui et ses collègues ont développé leur nouveau modèle sur la base de découvertes récentes qui ont identifié les signes qui montrent quelles tumeurs cancéreuses répondent au traitement.
Dans une étude précédente, les enquêteurs ont constaté que si les médecins pensaient généralement que la taille de la tumeur était un bon indicateur de l'efficacité ou non d'une approche thérapeutique, l'examen de cette seule caractéristique peut être trompeur.
Au lieu de cela, dit Madabhushi, «[nous] avons découvert que le changement de texture est un meilleur indicateur de l'efficacité de la thérapie.»
«Parfois, par exemple, le nodule peut apparaître plus gros après le traitement pour une autre raison, par exemple un vaisseau cassé à l'intérieur de la tumeur - mais la thérapie fonctionne réellement», explique-t-il. «Maintenant, nous avons un moyen de le savoir.»
Pour développer le nouveau modèle d'IA, l'équipe a d'abord utilisé les données de tomodensitométrie (CT) de 50 personnes atteintes d'un cancer du poumon. Cela leur a permis de mettre en place une méthode mathématique capable d'identifier tout changement de taille et de texture intervenant dans la tumeur après une exposition à deux à trois cycles d'immunothérapie.
La méthode a trouvé des modèles indiquant que des changements particuliers dans les tumeurs étaient associés à une réponse positive au traitement d'immunothérapie, ainsi qu'à des taux de survie des patients plus élevés.
Cette étude a souligné une fois de plus que les tumeurs cancéreuses du poumon qui présentent les changements de texture les plus notables sont également celles qui répondent le mieux à l'immunothérapie.
«Il s'agit d'une démonstration de la valeur fondamentale du programme, à savoir que notre modèle d'apprentissage automatique pourrait prédire la réponse chez les patients traités avec différents inhibiteurs de point de contrôle immunitaire. Nous avons affaire à un principe biologique fondamental. »
Co-auteur de l'étude Prateek Prasanna
Plus tôt cette année, le co-auteur Prateek Prasanna a reçu le prix du mérite de la Fondation Conquer Cancer Foundation 2019 de l'American Society of Clinical Oncology pour la recherche associée à cette étude.
À l'avenir, l'équipe prévoit de tester davantage sa méthode d'IA sur davantage de tomodensitogrammes provenant d'autres sites et de personnes traitées avec différents agents d'immunothérapie.
