Le modèle d’intelligence artificielle pourrait être utilisé pour permettre des soins plus efficaces aux patients atteints de cancer de la peau et pourrait conduire à des percées similaires dans le diagnostic et le traitement d’autres cancers.
Des chercheurs de l’Université d’Helsinki, du HUS Comprehensive Cancer Center, de l’Université Aalto et de l’Université de Stanford ont développé un modèle d’intelligence artificielle qui prédit quels patients atteints d’un cancer de la peau bénéficieront d’un traitement qui active le système de défense immunitaire. En pratique, le modèle d’IA permet de diagnostiquer le cancer de la peau par une prise de sang, d’en déterminer le pronostic et de cibler les thérapies de manière toujours plus précise.
L’étude sur le cancer de la peau a été publiée dans le prestigieux Communication Nature journal.
Le bon médicament pour le bon patient
Stimuler le système de défense de l’organisme s’est avéré être une thérapie particulièrement efficace contre le cancer de la peau. Le problème avec les thérapies qui activent le système immunitaire réside dans les différences entre les groupes de patients : alors que certains patients peuvent être considérés comme guéris, d’autres ne tirent aucun bénéfice du traitement.
Les recherches antérieures n’ont pas été en mesure de fournir aux médecins des outils permettant de prédire qui bénéficiera d’un traitement qui active le système de défense. Le ciblage correct des thérapies est extrêmement important, car les thérapies médicamenteuses sont coûteuses et les effets indésirables graves assez courants. »
Jani Huuhtanen, docteur et chercheur doctorant, Université d’Helsinki et Université Aalto
Un modèle d’IA complexe pour une question simple
Le groupe de recherche international a émis l’hypothèse que les cellules immunitaires des patients pour lesquels la thérapie était inefficace ne reconnaissent pas le cancer de la peau comme un ennemi, c’est pourquoi les patients ne bénéficient pas du traitement.
À l’aide du modèle d’IA, le groupe a analysé des échantillons de près de 500 patients atteints d’un cancer de la peau et les a comparés aux échantillons de près de 1 000 personnes en bonne santé. Pour faciliter l’interprétation, les chercheurs ont utilisé un autre modèle d’IA développé par le laboratoire Mark M. Davis de l’Université de Stanford. À partir de ces échantillons, les chercheurs ont simplement calculé le nombre de cellules immunitaires qui reconnaissaient le cancer de la peau.
Comme prévu, plus de cellules défensives détectant le cancer de la peau ont été trouvées chez les patients atteints de mélanome que chez les patients sains.
« Cette découverte pourrait à l’avenir permettre d’identifier un cancer de la peau à partir d’un échantillon de sang », déclare le professeur d’hématologie translationnelle Satu Mustjoki de l’Université d’Helsinki.
De plus, les patients atteints d’un cancer de la peau qui avaient plus de cellules défensives qui reconnaissaient le cancer de la peau étaient plus susceptibles de bénéficier de thérapies qui activent le système immunitaire que ceux qui n’avaient pas de telles cellules.
Concentrer le modèle d’IA sur d’autres types de cancer
L’utilisation des modèles d’IA en médecine a connu une croissance exponentielle, mais leur application aux soins des patients nécessite une collaboration à long terme entre médecins et chercheurs spécialisés en intelligence artificielle.
« Dans les études futures, notre objectif est d’explorer l’utilisation du modèle d’IA actuellement développé et de déterminer s’il peut également prédire les réponses au traitement pour les nouvelles thérapies anticancéreuses encore en développement », déclare le professeur agrégé de biologie computationnelle et d’apprentissage automatique Harri Lähdesmäki d’Aalto. Université.
« Notre modèle d’IA est agile et adaptable, ce qui permet de calculer le nombre de cellules défensives détectant le cancer également dans le cas d’autres cancers, notamment le cancer du sein, le cancer du poumon et les cancers du sang », ajoute Jani Huuhtanen.
« Toutes nos recherches sont basées sur des logiciels open source, ce qui met notre modèle d’IA à la disposition d’autres chercheurs et médecins, permettant également son développement ultérieur », explique Huuhtanen.
