Des chercheurs de l’Université Case Western Reserve, utilisant l’intelligence artificielle (IA) pour analyser de simples scans tissulaires, disent avoir découvert des biomarqueurs qui pourraient indiquer aux médecins quels patients atteints de cancer du poumon pourraient réellement s’aggraver avec l’immunothérapie.
Jusqu’à récemment, les chercheurs et les oncologues avaient classé ces patients atteints d’un cancer du poumon en deux grandes catégories: ceux qui bénéficieraient de l’immunothérapie et ceux qui ne le seraient probablement pas.
Mais une troisième catégorie – les patients appelés hyper-progresseurs qui seraient en fait lésés par l’immunothérapie, y compris une durée de vie raccourcie après le traitement – a commencé à émerger, a déclaré Pranjal Vaidya, étudiant au doctorat en génie biomédical et chercheur au Center for Computational de l’université. Imagerie et diagnostic personnalisé (CCIPD).
«Il s’agit d’un sous-ensemble important de patients qui devraient potentiellement éviter complètement l’immunothérapie», a déclaré Vaidya, premier auteur d’un article de 2020 annonçant les résultats du Journal d’immunothérapie du cancer. « Finalement, nous voudrions que cela soit intégré dans les paramètres cliniques, de sorte que les médecins aient toutes les informations nécessaires pour faire l’appel pour chaque patient. »
Recherche en cours sur l’immunothérapie
Actuellement, seulement environ 20% de tous les patients cancéreux bénéficieront réellement de l’immunothérapie, un traitement qui diffère de la chimiothérapie en ce qu’il utilise des médicaments pour aider le système immunitaire à combattre le cancer, tandis que la chimiothérapie utilise des médicaments pour tuer directement les cellules cancéreuses, selon le National Cancer Institut.
Le CCIPD, dirigé par Anant Madabhushi, professeur de génie biomédical à l’Institut Donnell, est devenu un leader mondial dans la détection, le diagnostic et la caractérisation de divers cancers et autres maladies en combinant l’imagerie médicale, l’apprentissage automatique et l’IA.
Ce nouveau travail fait suite à d’autres recherches récentes menées par des scientifiques du CCIPD qui ont démontré que l’IA et l’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour prédire quels patients atteints de cancer du poumon bénéficieront de l’immunothérapie.
Dans cette recherche et dans des recherches antérieures, des scientifiques de Case Western Reserve et de Cleveland Clinic enseignent essentiellement aux ordinateurs à rechercher et à identifier des modèles dans les tomodensitogrammes effectués lors du diagnostic du cancer du poumon pour révéler des informations qui auraient pu être utiles si elles étaient connues avant le traitement.
Et bien que de nombreux patients atteints de cancer aient bénéficié de l’immunothérapie, les chercheurs recherchent un meilleur moyen d’identifier qui répondrait le plus probablement à ces traitements.
Il s’agit d’une découverte importante car elle montre que les schémas radiomiques des tomodensitogrammes de routine sont capables de discerner trois types de réponse chez les patients atteints d’un cancer du poumon subissant un traitement d’immunothérapie – les répondeurs, les non-répondeurs et les hyper-progresseurs. «
Anant Madabhushi, auteur principal de l’étude et professeur, génie biomédical, Donnell Institute
« Il n’y a actuellement aucun biomarqueur validé pour distinguer ce sous-ensemble de patients à haut risque qui non seulement ne bénéficient pas de l’immunothérapie mais peuvent en fait développer une accélération rapide de la maladie sous traitement », a déclaré Pradnya Patil, MD, FACP, membre du personnel associé de Taussig Cancer Institut, Cleveland Clinic et auteur de l’étude.
« L’analyse des caractéristiques radiomiques sur les scans pré-traitement effectués en routine pourrait fournir un moyen non invasif pour identifier ces patients », a déclaré Patil. « Cela pourrait s’avérer être un outil inestimable pour traiter les cliniciens tout en déterminant la thérapie systémique optimale pour leurs patients atteints d’un cancer du poumon non à petites cellules avancé. »
Informations en dehors de la tumeur
Comme pour d’autres recherches antérieures sur le cancer au CCIPD, les scientifiques ont de nouveau trouvé certains des indices les plus significatifs indiquant quels patients seraient lésés par l’immunothérapie en dehors de la tumeur.
« Nous avons remarqué que les caractéristiques radiomiques à l’extérieur de la tumeur étaient plus prédictives que celles à l’intérieur de la tumeur, et les changements dans les vaisseaux sanguins entourant le nodule étaient également plus prédictifs », a déclaré Vaidya.
Cette recherche la plus récente a été menée avec des données collectées auprès de 109 patients atteints d’un cancer du poumon non à petites cellules traités par immunothérapie, a-t-elle déclaré.
La source:
Université Case Western Reserve
Référence du journal:
Vaidya, P., et al. (2020) Nouvelle approche d’imagerie non invasive pour identifier les patients atteints d’un cancer du poumon non à petites cellules avancé à risque de maladie hyperprogressive avec blocage des points de contrôle immunitaires. Journal pour l’immunothérapie du cancer. doi.org/10.1136/jitc-2020-001343.
