Une revue récente publiée dans Frontières en immunologie présente le concept d’immunodiagnostic (ID), décrit ses caractéristiques et explore le potentiel de l’intelligence artificielle (IA) dans la construction de systèmes d’identification pour une immunothérapie précise des tumeurs.
Étude: Immunodiagnostic – la promesse d’une immunothérapie personnalisée. Crédit d’image : Juan Gaertner/Shutterstock.com
Sommaire
Arrière-plan
Le système immunitaire est crucial pour le maintien de la santé et son dysfonctionnement peut entraîner diverses maladies, dont le cancer. L’immunothérapie est apparue comme une approche prometteuse pour le traitement des tumeurs ; cependant, son efficacité varie selon les patients et peut entraîner des effets indésirables.
Comprendre l’état immunitaire du patient avant l’immunothérapie peut aider à prédire les résultats et à orienter le traitement personnalisé. Ce concept, appelé ID, consiste à évaluer le système immunitaire de manière globale et dynamique.
Les biomarqueurs actuellement utilisés pour l’identification sont limités et ne parviennent pas à saisir la complexité des interactions immunitaires. Pour remédier à cette limitation, l’IA peut être utilisée pour construire des modèles d’identification robustes en analysant des ensembles de données volumineux et complexes. De plus, l’IA combinée à des outils bioinformatiques s’est révélée prometteuse dans le diagnostic et le pronostic des maladies.
Établir le statut immunitaire de base : stratification de la population pour l’ID
Des études ont montré que les caractéristiques démographiques telles que le sexe, l’âge, la race et l’origine ethnique influencent le statut immunitaire, nécessitant ainsi une stratification initiale de la population pour l’identification.
Sexe
Il existe des différences significatives dans les réponses immunitaires et la sensibilité aux troubles immunitaires entre les hommes et les femmes. Les femmes ont généralement une réponse immunitaire plus forte, mais sont également plus sujettes aux effets secondaires indésirables.
Âge
Le déclin de la fonction immunitaire avec l’âge affecte la composition des cellules immunitaires et les médiateurs inflammatoires. L’impact de l’âge sur l’efficacité et la sécurité de l’immunothérapie n’est pas encore clair mais varie selon le type de maladie.
Race et ethnie
Des disparités raciales et ethniques existent dans l’incidence des tumeurs, la mortalité et l’accès à l’immunothérapie. Différentes races et ethnies présentent des variations dans les sous-ensembles de cellules immunitaires et l’activation de la signalisation.
La race ou l’origine ethnique peuvent influencer l’efficacité et la toxicité de l’immunothérapie ; cependant, la relation dépend de la stratégie de traitement et du type de maladie.
Les conditions de santé réglementent l’identité
L’état physiologique ou pathologique affecte les fluctuations immunitaires basées sur des données démographiques stratifiées.
Indice de masse corporelle (IMC)
L’obésité a été associée à l’inflammation et peut affecter la distribution et l’abondance des cellules immunitaires. Un IMC élevé a été associé à de meilleurs résultats en immunothérapie ; cependant, cette association peut varier selon le sexe, le cadre de traitement et le type de tumeur. Un IMC bas et la cachexie sont associés à de moins bons résultats.
Exposition aux drogues et à la nourriture
Certains médicaments, tels que l’acétaminophène (APAP), se sont avérés avoir un effet négatif sur les résultats de l’immunothérapie. L’exposition aux antibiotiques a été associée à une efficacité réduite, alors que les probiotiques peuvent avoir un effet bénéfique.
Microbiote intestinal
Le microbiote intestinal joue un rôle crucial dans le développement du cancer et la réponse au traitement. Il a été démontré que des bactéries spécifiques améliorent l’efficacité de l’immunothérapie.
Cependant, la composition du microbiote intestinal peut varier et son impact sur les résultats de l’immunothérapie est toujours à l’étude.
Grossesse
La grossesse implique des fluctuations immunitaires qui peuvent affecter l’immunothérapie. Les niveaux d’expression des molécules liées au système immunitaire, telles que la mort programmée-1 (PD-1) et le ligand de mort programmée-1 (PD-L1), peuvent varier pendant la grossesse.
Des données limitées sont disponibles sur la sécurité et les résultats de l’immunothérapie pendant la grossesse.
Infection virale
Infections virales, telles que le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2), les virus de l’hépatite B et C (VHB/VHC) et virus de l’immunodéficience humaine (VIH), peuvent avoir un impact sur le statut immunitaire et les résultats de l’immunothérapie. L’infection par le SRAS-CoV-2 a des effets complexes sur le système immunitaire et peut affecter l’efficacité et la sécurité de l’immunothérapie.
Rôle des biomarqueurs dans l’ID
Les biomarqueurs sont les prédicteurs directs dans les systèmes d’identification. Les biomarqueurs idéaux doivent être précis, discriminants, reproductibles et impliqués dans les mécanismes de la maladie ou les cibles thérapeutiques.
Les principaux biomarqueurs liés aux interactions tumeur-immunité sont classés en cinq groupes, notamment la réponse immunitaire stimulée par la tumeur, la reconnaissance immunitaire, l’évasion immunitaire, la réponse du système immunitaire et les signatures génomiques/transcriptomiques/protéiques. Les exemples incluent la réparation déficiente des mésappariements (dMMR), la charge de mutation tumorale (TMB), les niveaux d’expression de PD-L1 et l’expansion des lymphocytes T spécifiques à l’antigène tumoral périphérique.
Des cas réussis, tels que des modèles prédictifs basés sur des profils d’expression génique, mettent en évidence le potentiel des biomarqueurs dans les systèmes d’identification. Néanmoins, une validation et une compréhension plus approfondies des mécanismes immunitaires sont nécessaires pour leur application clinique.
L’IA renforce l’immunothérapie
L’IA joue un rôle crucial dans la construction d’un système d’identification pour la gestion du cancer. Les algorithmes d’apprentissage automatique (ML) tels que la régression logistique, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support, ainsi que les techniques d’apprentissage en profondeur (DL) telles que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) et les réseaux de neurones récurrents (RNN) permettent l’analyse de divers types de données, y compris images cliniques, données génomiques et données non structurées.
L’IA a été appliquée avec succès dans le diagnostic de cancers tels que le cancer du sein, du poumon, de la peau et de l’ovaire, atteignant une précision comparable à celle des médecins spécialistes. De plus, l’IA facilite la normalisation des critères de diagnostic, l’identification des données non structurées, le développement de médicaments personnalisés et l’intégration de données multidimensionnelles.
Cependant, des défis subsistent en termes d’accessibilité des données, d’interprétabilité des algorithmes d’IA et d’adressage des erreurs. Un système d’identification complet alimenté par l’IA peut contribuer à une immunothérapie précise des tumeurs et à la surveillance des patients.
conclusion
La présente revue traite du concept d’identification et de la construction d’un système d’identification pour les maladies liées au système immunitaire. Les résultats de l’immunothérapie reflètent l’hétérogénéité individuelle, soulignant ainsi la nécessité d’une identification avant la planification du traitement.
Les biomarqueurs offrent un potentiel prometteur pour les systèmes d’identification ; cependant, une validation et une compréhension supplémentaires des mécanismes immunitaires sont nécessaires pour leur application clinique. L’intégration d’informations multidimensionnelles avec des méthodes d’IA peut créer un système d’identification idéal.
D’autres recherches et progrès en IA, combinés à une meilleure compréhension du développement immunitaire et tumoral, conduiront à des systèmes d’identification plus précis et plus sensibles dans la pratique clinique.
