L’intelligence artificielle pour prédire l’efficacité de l’immunothérapie ?

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L’immunothérapie constitue une avancée médicale majeure de ces 10 dernières années en oncologie. Toutefois, si elle permet de guérir certains patients de manière « miraculeuse », d’autres ne semblent pas y répondre du tout. Une équipe de chercheurs français espère pouvoir déterminer à l’avance à quels malades bénéficierait ce traitement. Et ce grâce à l’intelligence artificielle. Explications.

Les immunothérapies anti-PD1 et anti-PD-L-1 permettent de restaurer les fonctions immunitaires contre la tumeur. Ce qui permet de nombreuses guérisons, jusque là inespérées. Malheureusement, seulement 15 à 30% des patients répondent au traitement.

Afin d’améliorer les méthodes de prédiction d’efficacité de ces thérapies, des chercheurs de l’Institut Gustave Roussy, CentraleSupélec, l’Inserm, l’Université Paris-Sud et TheraPanacea* sont parvenus grâce à un algorithme d’intelligence artificielle à identifier –via un simple cliché d’imagerie médicale comme un scanner – si tel patient va ou non répondre à l’immunothérapie.

Lire l’environnement sur l’image

Plus l’environnement immunologique est riche, correspondant à la présence de nombreux lymphocytes, plus le traitement a de chances d’être efficace. C’est pourquoi les scientifiques ont « cherché à estimer cet environnement grâce à l’imagerie ».

Pour cela, ils ont enseigné à l’algorithme « en se basant uniquement sur des images, à prédire ce que la génomique aurait révélé de l’infiltrat immunitaire tumoral ». C’est-à-dire d’un prélèvement par biopsie. « Notamment en ce qui concerne la présence de lymphocytes T cytotoxiques (CD8). »

Les chercheurs ont ensuite validé cette signature radiomique** « en montrant que les patients chez qui l’immunothérapie fonctionnait après 3 et 6 mois présentaient un score élevé, tout comme ceux qui avaient une meilleure survie ». 

*spin-off de CentraleSupélec spécialisée en intelligence artificielle pour l’oncologie-radiothérapie et la médicine de précision

**La radiomique consiste à faire analyser de manière objective par des algorithmes une image médicale afin d’en extraire des informations invisibles à l’œil nu comme la texture d’une tumeur, son microenvironnement, son hétérogénéité

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  Source : Gustave Roussy, 27 août 2018

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  Ecrit par : Dominique Salomon - Edité par : Vincent Roche