Une équipe dirigée par des chercheurs du Mass General Brigham et du Dana-Farber Cancer Institute a développé et validé un outil non invasif basé sur l'intelligence artificielle (IA) qui peut prédire la probabilité que le cancer de l'oropharynx d'un patient – un type de cancer de la tête et du cou qui se développe dans la gorge – se propage, signalant ainsi quels patients devraient recevoir un traitement agressif. La recherche est publiée dans Journal d'oncologie clinique.
« Notre outil peut aider à identifier quels patients devraient recevoir plusieurs interventions ou seraient des candidats idéaux pour des essais cliniques de stratégies intensives telles que l'immunothérapie ou une chimiothérapie supplémentaire », a déclaré l'auteur principal Benjamin Kann, MD, du programme d'intelligence artificielle en médecine (AIM) du Mass General Brigham et radio-oncologue au Dana-Farber Cancer Institute et au Brigham and Women's Hospital. « Notre outil peut également aider à identifier les patients qui devraient subir une désintensification du traitement, comme une intervention chirurgicale seule. »
Les traitements du cancer de l'oropharynx, y compris les combinaisons de chirurgie, de radiothérapie et de chimiothérapie, peuvent être difficiles à tolérer et avoir des effets négatifs durables. Il est donc important d’identifier des sous-groupes de patients susceptibles de bénéficier d’approches thérapeutiques plus ou moins intensives. Une façon d’y parvenir consiste à évaluer si le patient présente une extension extranodale pathologique (ENE), qui se produit lorsque les cellules cancéreuses envahissent au-delà du ganglion lymphatique dans les tissus environnants. Actuellement, l’ENE ne peut être diagnostiquée définitivement qu’en retirant et en examinant chirurgicalement les ganglions lymphatiques.
Pour fournir une méthode pour évaluer l'ENE avant que les décisions de traitement ne soient prises, Kann et ses collègues ont développé un outil basé sur l'IA qui peut prendre des données d'imagerie à partir de tomodensitométrie et prédire le nombre de ganglions lymphatiques atteints d'ENE, un indicateur du pronostic d'un patient et de la probabilité de bénéficier d'une thérapie intensifiée. Lorsque l’outil a été appliqué aux examens d’imagerie de 1 733 patients atteints d’un carcinome oropharyngé, l’outil a pu prédire une propagation incontrôlée du cancer et une pire survie des patients. L'intégration de l'évaluation de l'IA dans des prédicteurs de risques cliniques établis a amélioré la stratification des risques, conduisant à des prévisions plus précises de la survie et de la propagation du cancer chez chaque patient.
« L'outil d'IA permet de prédire le nombre de ganglions lymphatiques atteints d'ENE, ce qui ne pouvait pas être fait auparavant, et montre qu'il s'agit d'un biomarqueur pronostique puissant et nouveau pour le cancer de l'oropharynx qui pourrait être utilisé pour améliorer le schéma de stadification et la planification du traitement actuels », a déclaré Kann.
