Une intelligence artificielle (IA) serait désormais capable de prédire la réapparition d’un mélanome. Il s’agit de la forme de cancer de la peau la plus mortelle.
Généralement, les patients qui meurent du mélanome ont été initialement traités pour un mélanome de stade précoce. Par la suite, le cancer récidive et est rarement détecté avant qu’il ne se propage ou atteigne la métastase. Afin de résoudre ce problème, un groupe que dirige des scientifiques du Massachusetts General Hospital (MGH) s’est tourné vers l’IA. Grâce à l’intelligence artificielle (IA), l’équipe a développé une technique permettant de prédire quels patients pourraient connaître une récidive.
Dans cet article :
Un traitement toxique
Habituellement, les patients subissent une chirurgie pour éliminer les cellules cancéreuses lorsque le mélanome est encore à un stade précoce. Dans des cas plus avancés, l’utilisation des inhibiteurs de point de contrôle immunitaire est la plus fréquente. Ce traitement permet de stimuler la réaction immunitaire anti-tumorale. Cependant, il entraîne des effets secondaires non négligeables sur tout le corps.
D’ailleurs, une détection précoce de ces effets secondaires est primordiale dans le but d’effectuer un bilan étiologique convenable. En effet, les médecins ne peuvent utiliser un traitement immunodépresseur temporaire qu’après ce dernier. Néanmoins, réaliser une évaluation multidisciplinaire est généralement nécessaire pour traiter la toxicité de manière optimale.
« Il est urgent de développer des outils prédictifs pour aider à la sélection des patients à haut risque pour lesquels les avantages des inhibiteurs de points de contrôle immunitaires justifieraient le taux élevé d’événements indésirables immunologiques morbides et potentiellement mortels observés avec cette classe thérapeutique. »
Yevgeniy R. Semenov, auteur principal, chercheur, Département de dermatologie à l’HGM
Concrètement, Yevgeniy Semenov et ses collègues souhaitent prédire de manière fiable une réapparition du mélanome. Une telle prédiction permettrait de sélectionner avec plus de précision l’immunothérapie. De plus, il permettrait de ralentir l’évolution vers la métastase et d’augmenter les chances de survie au mélanome. Sans oublier que l’exposition à la toxicité du traitement serait moins conséquente.
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L’intelligence artificielle (IA) à la rescousse
Dans ce but, Yevgeniy Semenov et son équipe se sont tournés vers des algorithmes d’apprentissage automatique. Pour les alimenter, les scientifiques ont utilisé les informations des dossiers médicaux électroniques (DME) de diverses personnes atteintes du mélanome.
Concrètement, ils ont réuni des données concernant 1.720 cas de mélanomes à un stade précoce. Environ deux tiers des informations proviennent du système de santé Mass General Brigham (MGB). Le reste vient de la Dana-Farber Cancer Institute (DFCI). Grâce à ces DME, le groupe a réussi à extraire 36 caractéristiques cliniques et pathologiques du mélanome.
À terme, les chercheurs ont déterminé que le taux de division des cellules cancéreuses et l’épaisseur de la tumeur sont les caractéristiques les plus prédictives.
« Nos résultats suggèrent que les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent extraire des signaux prédictifs à partir de caractéristiques clinicopathologiques pour la prédiction de la récurrence du mélanome à un stade précoce, ce qui permettra d’identifier les patients susceptibles de bénéficier d’une immunothérapie adjuvante. »
Yevgeniy R. Semenov
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