Les chercheurs ont développé un outil basé sur l’intelligence artificielle (IA) pour estimer les chances de survie à long terme d’un patient atteint d’un cancer nouvellement diagnostiqué, selon une étude présentée au congrès clinique 2023 de l’American College of Surgeons (ACS).
Actuellement, l’estimation des taux de survie des patients atteints de cancer dépend principalement du stade de leur cancer, a déclaré l’auteur principal de l’étude, Lauren Janczewski, MD, chercheuse clinique auprès des programmes de lutte contre le cancer de l’ACS et résidente en chirurgie générale au centre médical McGaw de l’université Northwestern de Chicago.
Il existe une multitude d’autres facteurs qui peuvent influencer la survie d’un patient au-delà des seuls critères de stadification. Nous avons cherché à développer ce calculateur de survie au cancer pour fournir une estimation plus personnalisée de ce à quoi les patients peuvent s’attendre concernant leur pronostic de cancer.
Dr Lauren Janczewski, MD, chercheuse clinicienne auprès des programmes de lutte contre le cancer de l’ACS et résidente en chirurgie générale au centre médical McGaw de la Northwestern University, Chicago
À l’aide d’un type d’IA connu sous le nom d’apprentissage automatique, l’équipe de recherche multicentrique a créé un prototype d’outil appelé Cancer Survival Calculator et l’a testé sur un ensemble de données sur le cancer à l’échelle nationale. Les premiers tests ont estimé la survie à cinq ans des patients atteints de cancers du sein, de la thyroïde et du pancréas.
Sommaire
Détails de l’étude
Selon le Dr Janczewski, cette étude visait à identifier les caractéristiques du patient, de la tumeur et du traitement qui influencent le plus grandement la survie des patients pour chaque type de cancer.
Après que les experts en cancérologie ont recommandé les caractéristiques à étudier, les chercheurs ont collecté des informations pertinentes auprès de patients diagnostiqués en 2015 et 2017 avec des cancers du sein, de la thyroïde et du pancréas. Les dossiers des patients faisaient partie de la National Cancer Database (NCDB), qui contient les enregistrements de 72 pour cent des cas de cancer nouvellement diagnostiqués aux États-Unis.*
Les trois quarts des données collectées ont été utilisées pour entraîner les algorithmes d’apprentissage automatique à reconnaître les modèles entre les caractéristiques au moment du diagnostic et la survie des patients à cinq ans, puis à classer les facteurs ayant la plus grande influence sur la survie. Avec les données restantes, les chercheurs ont utilisé des méthodes statistiques pour tester l’exactitude du prototype dans l’estimation de la survie.
Principales conclusions
L’équipe a inclus les données de 259 485 patientes atteintes d’un cancer du sein, de 76 624 patientes atteintes d’un cancer de la thyroïde et de 84 514 patientes atteintes d’un cancer du pancréas. Les chercheurs ont découvert que plusieurs caractéristiques spécifiques aux patients, aux tumeurs et aux traitements pour les trois sites de cancer influençaient de manière significative la survie.
Les quatre principaux facteurs influençant la survie des patients cinq ans après le diagnostic étaient les suivants, par siège de cancer :
- Cancer du sein: (1) si le patient a subi une intervention chirurgicale contre le cancer, (2) l’âge du patient au moment du diagnostic, (3) la taille de la tumeur et (4) le temps écoulé entre le diagnostic et le traitement.
- Cancer de la thyroïde: (1) âge au moment du diagnostic, (2) taille de la tumeur, (3) délai de traitement et (4) atteinte des ganglions lymphatiques.
- Cancer du pancréas: (1) chirurgie du cancer; (2) histologie ou analyse microscopique du cancer, (3) taille de la tumeur et (4) âge au moment du diagnostic.
Le statut des récepteurs hormonaux, qui fait partie de la stadification du cancer du sein, et la présence de Ki-67, un biomarqueur du cancer du sein, se sont également révélés importants pour la survie au cancer du sein.
Bien que certains facteurs prédictifs, tels que la taille de la tumeur, fassent partie de la stadification du cancer, le Dr Janczewski a déclaré que leurs résultats montraient que de nombreux autres facteurs influencent la survie des patients atteints de cancer au-delà du stade de leur maladie.
De plus, leurs tests de validation ont montré que le calculateur était « très précis » pour les trois sites de cancer pour estimer les taux de survie au cancer – dans les neuf à dix mois suivant la survie réelle, a rapporté le Dr Janczewski.
Avantages de la nouvelle calculatrice
Le calculateur de survie au cancer diffère à plusieurs égards des estimateurs de survie au cancer déjà utilisés, selon le Dr Janczewski :
- Le nouveau calculateur comprend des biomarqueurs tumoraux spécifiques et des variables de traitement connues pour affecter le pronostic estimé d’un patient, ce qui, selon le Dr Janczewski, manque à de nombreux calculateurs de survie antérieurs.
- L’ensemble de données utilisé pour développer le nouveau calculateur, le NCDB, est plus complet que les ensembles de données des autres calculateurs, selon le Dr Janczewski.
- Le calculateur de survie au cancer utilise une nouvelle modélisation des données, telle que l’apprentissage automatique, qui accélère le traitement. Les prédictions de risque des modèles ont également démontré une précision améliorée par rapport aux prédictions générées par les calculateurs plus anciens, a-t-elle déclaré.
Étapes futures
Les prochaines étapes identifiées par le Dr Janczewski consistent à finaliser une interface utilisateur qui permettra l’utilisation du calculateur de survie au cancer dans la pratique clinique, puis à tester le calculateur dans des centres de cancérologie sélectionnés.
À terme, les chercheurs espèrent élargir le calculateur en ajoutant tous les autres sites de cancer inclus dans la NCDB. Initialement, le calculateur incluait les cancers du sein, de la thyroïde et du pancréas, car ces cancers ont des populations de patients diverses et des fréquences et des taux de survie moyens différents, a-t-elle expliqué.
L’équipe de recherche prévoit de mettre l’outil d’information finalisé à la disposition des professionnels de la santé.
Les coauteurs de l’étude sont Joseph Cotler, PhD ; Bryan Palis, MA; Tanya Hoskin, MA ; Jour Courtney, MS; Ryan Merkow, MD, MS, FACS ; Heidi Nelson, MD, FACS ; Tracy Wang, MD, FACS ; et Judy Boughey, MBBCh, FACS. La Mayo Clinic et le Medical College of Wisconsin étaient des centres d’études de la Northwestern University.
