Une avancée majeure dans l’oncologie de précision grâce à l’IA

Introduction à une nouvelle technologie d’IA

Une équipe d’ingénieurs et de chercheurs médicaux de l’Université de Californie à San Diego a mis au point une nouvelle génération d’outils d’intelligence artificielle (IA) permettant une détection rapide et économique des altérations génomiques cliniquement exploitables, directement à partir des lames de biopsie tumorale.

DeepHRD : un protocole innovant

Un article détaillant ce nouveau protocole d’IA, nommé DeepHRD, a récemment été publié dans le Journal of Clinical Oncology. Le Dr Ludmil Alexandrov, professeur de bio-ingénierie et de médecine cellulaire et moléculaire à UC San Diego, souligne que cette méthode vise à réduire de plusieurs semaines et à économiser des milliers de dollars dans les traitements oncologiques cliniques pour les cancers du sein et de l’ovaire.

Lutte contre les inégalités en santé

L’équipe affirme que leur recherche représente un progrès significatif dans les efforts mondiaux pour éliminer les retards et les inégalités en matière de santé qui entravent la promesse de la médecine de précision pour les patients atteints de cancer. L’objectif est de développer des outils d’IA capables de compléter ou de remplacer les tests génomiques coûteux et longs, nécessaires pour déterminer le meilleur traitement de première ligne pour chaque patient.

Les défis actuels de l’oncologie

« Un patient atteint de cancer doit souvent attendre des semaines cruciales après son diagnostic initial pour un test génomique standard, ce qui peut entraîner des retards de traitement mettant sa vie en danger », a déclaré Alexandrov. « Il est préoccupant que les coûts élevés et les délais rendent les protocoles de traitement salvateurs inaccessibles à la plupart des patients, en particulier dans les contextes à ressources limitées. »

Collaboration interdisciplinaire

À UC San Diego, ce projet est le fruit d’une collaboration entre plusieurs départements, notamment la médecine cellulaire et moléculaire, le département de bio-ingénierie, et le Moores Cancer Center. Erik Bergstrom, chercheur postdoctoral et auteur principal de l’étude, a expliqué que la motivation derrière cette collaboration était le potentiel de l’oncologie de précision à adapter les options de traitement aux besoins individuels des patients.

Une approche révolutionnaire

« Malheureusement, les coûts élevés, les exigences en matière de tissus et les délais de traitement ont freiné l’utilisation généralisée de l’oncologie de précision, entraînant des traitements sous-optimaux pour les patients atteints de cancer », a déclaré Bergstrom. L’équipe a donc cherché à développer une approche totalement différente, en concevant une IA capable de contourner la nécessité de tests génomiques.

Utilisation des biopsies tumorales

Les chercheurs se sont concentrés sur l’exploitation des informations minimales disponibles dès le début du processus de diagnostic. Chaque patient atteint de cancer subit généralement une biopsie tumorale, un échantillon de tissu traité et examiné au microscope. Ce processus, développé à la fin du 19e siècle, reste la norme dans les workflows cliniques oncologiques actuels.

Détection instantanée des biomarqueurs

« Notre IA, appliquée directement sur une lame de tissu traditionnelle, permet une détection précise et instantanée des biomarqueurs génomiques du cancer », a expliqué Bergstrom. L’équipe a particulièrement ciblé l’identification d’un biomarqueur spécifique pour la déficience en recombinaison homologue (HRD), une condition où une cellule cancéreuse perd un mécanisme de réparation de l’ADN.

Avantages pour les patients

Les patients atteints de cancers de l’ovaire ou du sein présentant une HRD réagissent généralement bien aux thérapies à base de platine et aux inhibiteurs de PARP, deux formes courantes de chimiothérapie. « Cette approche par IA permet de gagner un temps précieux pour le patient », a ajouté Alexandrov. Les oncologues peuvent prescrire un traitement immédiatement après le diagnostic initial des tissus, avec un taux d’échec négligeable pour le test d’IA, contre un taux d’échec de 20 à 30 % pour les tests génomiques actuels.

Élimination des barrières à l’accès

Le Dr Scott Lippman, co-auteur senior de l’étude, a déclaré que cette nouvelle technologie éliminera les barrières de temps et de coût, permettant un accès immédiat et équitable à la détection des biomarqueurs génomiques exploitables, essentielle pour la thérapie de précision, pour les personnes atteintes de cancers avancés. Ce progrès en matière d’IA bénéficiera non seulement aux populations bien informées et dotées de ressources, mais contribuera également à réduire les disparités en matière de médecine de précision, en particulier dans les régions éloignées et à ressources limitées.

Conclusion : l’avenir de l’oncologie de précision

« L’ère de l’oncologie de précision a commencé à la fin des années 90, mais des études récentes montrent que la majorité des patients atteints de cancer ne reçoivent pas de thérapies de précision approuvées par la FDA », a déclaré Lippman. « La principale raison est qu’ils ne sont pas testés. En tant qu’oncologue clinique, je suis convaincu que cette approche représente l’avenir de l’oncologie de précision. »

La technologie d’IA derrière DeepHRD est protégée par des brevets provisoires via UC San Diego, qui ont été licenciés à io9, une entreprise impliquée par Alexandrov, Bergstrom et Lippman, avec pour objectif de faire avancer cette plateforme d’IA dans le domaine clinique le plus rapidement possible. Les auteurs estiment que cette technologie pourrait également être appliquée à la plupart des autres biomarqueurs génomiques et à de nombreuses formes de cancer.