L’intelligence artificielle (IA) peut prédire si les patients adultes atteints d’un cancer du cerveau survivront plus de huit mois après avoir reçu un traitement de radiothérapie.
L’utilisation de l’IA pour prédire avec succès les résultats des patients permettrait aux cliniciens d’être mieux informés pour planifier la prochaine étape du traitement et d’orienter plus rapidement les patients vers un traitement potentiellement salvateur.
Il s’agit de la première utilisation de l’IA pour prédire les survivants à court et à long terme dans les huit mois suivant la radiothérapie.
L’article publié récemment dans Neuro-Oncologie montre comment des chercheurs du King’s College de Londres ont créé un modèle d’apprentissage profond pour leur permettre de prédire de manière plus fiable et plus précise les résultats des patients atteints d’un cancer primitif du cerveau chez l’adulte.
Le glioblastome est un cancer difficile à traiter, avec seulement un patient sur quatre survivant plus d’un an après le diagnostic. Les chercheurs ont appliqué l’apprentissage profond – un type d’IA – pour prédire si les patients atteints de glioblastome survivraient aux huit mois suivant une radiothérapie. Huit mois est généralement le temps nécessaire pour terminer un traitement typique de chimiothérapie de routine qui suit généralement la radiothérapie.
Actuellement, les patients sont régulièrement et systématiquement examinés pour voir si la chimiothérapie fonctionne. Mais cela signifie que certains patients subissent une chimiothérapie inefficace qui ne leur sauverait pas la vie et souffrent d’effets secondaires nocifs.
Au lieu de cela, en donnant une prédiction instantanée et précise à partir d’une IRM de routine, l’IA permet aux médecins d’identifier les patients qui ne bénéficieraient pas d’une chimiothérapie pour essayer un traitement différent ou commencer un traitement expérimental dans le cadre d’un essai clinique.
Cette étude a été motivée par une question de recherche critique et cliniquement adaptée concernant les tumeurs cérébrales agressives, et réalisée en tirant parti de l’intelligence artificielle de pointe. Bien que moins courant que d’autres cancers, les ravages sont disproportionnés avec un taux de survie à deux ans de 18 %. »
Dr Thomas Booth, lecteur en neuroimagerie au King’s College de Londres et consultant en neurologie au King’s College Hospital NHS Foundation Trust
Alysha Chelliah, chercheuse au King’s College de Londres, a déclaré : « Nous avons appliqué l’apprentissage profond pour prédire si les patients atteints de glioblastome survivront aux huit premiers mois après avoir terminé la radiothérapie. Le modèle d’IA a montré des performances améliorées lors de sa première formation pour détecter des anomalies sur 10 000 IRM cérébrales. Cette approche vise à améliorer la capacité d’identifier les patients qui nécessitent un traitement précoce de deuxième intention ou une inscription à un essai clinique, par rapport à ceux présentant une réponse initiale au traitement.
Les chercheurs ont entraîné l’IA sur un ensemble de données de 10 000 analyses de tous les types de patients atteints d’un cancer du cerveau.
Le Dr Thomas Booth a déclaré : « Les commentaires de tous les patients et cliniciens au début de l’étude signifiaient que nous voulions répondre au besoin non satisfait d’améliorer les résultats de la grande proportion de patients subissant un traitement modifié – généralement un traitement plus court et une dose de radiothérapie plus faible si la chimiothérapie n’est pas efficace – ainsi que la minorité de patients qui peuvent tolérer un traitement « optimal ». Presque toutes les recherches antérieures ne considèrent que ce dernier groupe de patients.
« Nous avons également éludé un problème épineux : après une radiothérapie, les résultats de l’échographie cérébrale de suivi sont souvent non spécifiques et les oncologues ne peuvent pas être sûrs de l’efficacité ou de l’échec d’un traitement.
« Au lieu d’essayer d’interpréter chaque scanner cérébral de suivi non spécifique, nous avons simplement examiné un scanner de routine après radiothérapie et avons donné une prédiction précise en utilisant l’intelligence artificielle pour répondre à une question simple : quels patients ne survivront pas au prochain. 8 mois ? L’IA a pu nous donner une prédiction immédiate et précise, ce qui signifie que les cliniciens peuvent permettre aux patients de faire des choix concernant leur traitement.
Le Dr Booth a ajouté : « Nous serions ravis si la communauté de la recherche sur le cancer utilise désormais notre outil d’intelligence artificielle pour constater de meilleurs résultats pour les patients qui ne bénéficieront pas du traitement habituel de chimiothérapie. »
Commentant la façon dont le travail du Dr Booth et de son équipe du King’s College de Londres a soutenu la recherche sur les tumeurs cérébrales axée sur les personnes, comme le préconise l’association caritative brainstrust, le Dr Helen Bulbeck, directrice des services et des politiques de brainstrust, a déclaré :
« Il s’agit d’une recherche passionnante et fondamentale pour les personnes vivant avec un glioblastome, pour deux raisons. À son niveau le plus simple, elle démontre comment l’IA peut être utilisée au profit du patient. Mais plus important encore, elle permet aux patients et à leurs soignants de faire des choix concernant le cheminement clinique. et redonne le contrôle à un moment où tant de contrôle a été perdu. Les patients seront en mesure de prendre des décisions éclairées sur les choix de traitement et pourront planifier comment ils veulent passer le temps qui leur reste afin de pouvoir vivre le mieux possible. jour, tous les jours. »
Le Dr Michele Afif, PDG de The Brain Tumor Charity, a ajouté : « L’utilisation de l’IA pour évaluer et prédire la réponse à la radiothérapie à un stade beaucoup plus précoce du traitement d’un patient contre le glioblastome est une étape extrêmement importante dans la lutte contre cette maladie notoirement difficile à traiter. .
Chez The Brain Tumor Charity, nous saluons cette avancée importante qui pourrait conduire à des discussions plus éclairées à un stade suffisamment précoce du traitement d’un patient pour envisager des alternatives significatives, telles que des essais cliniques.
Nous sommes impatients de voir comment cette recherche passionnante progresse à mesure qu’elle est validée pour une utilisation plus large en tant qu’outil visant à améliorer les soins prodigués aux personnes diagnostiquées avec une tumeur cérébrale.
L’étude a impliqué une collaboration de 11 centres de neuro-oncologie du Royaume-Uni.
