Une équipe de chercheurs de l’Université nationale de Singapour (NUS), en collaboration avec des cliniciens du National University Cancer Institute de Singapour (NCIS) qui fait partie du National University Health System (NUHS), a rapporté des résultats prometteurs en utilisant CURATE.AI , un outil d’intelligence artificielle (IA) qui identifie et permet aux cliniciens de mieux faire des doses optimales et personnalisées de chimiothérapie pour les patients.
Sur la base d’un essai clinique pilote – appelé PRECISE.CURATE – impliquant 10 patients à Singapour qui ont reçu un diagnostic de tumeurs solides avancées et de cancers colorectaux principalement métastatiques, les cliniciens ont accepté près de 97 % des doses recommandées par CURATE.AI, certains patients recevant des doses optimales qui étaient environ 20 % inférieurs en moyenne. Ces premiers résultats sont une avancée prometteuse pour le potentiel de véritable personnalisation de l’oncologie, où les doses de médicaments peuvent être ajustées dynamiquement pendant le traitement.
Développée par le professeur Dean Ho et son équipe, CURATE.AI est une plateforme d’optimisation qui exploite les données cliniques d’un patient, notamment le type de médicament, la dose de médicament et les biomarqueurs du cancer, pour générer un profil numérique individualisé qui est utilisé pour personnaliser la dose optimale pendant le cours du traitement de chimiothérapie.
« Le traitement de chimiothérapie est souvent administré à doses fixes, en fonction de certains paramètres du patient. Cependant, ces doses guidées par la toxicité peuvent ne pas entraîner une réponse optimale au traitement. En utilisant CURATE.AI, qui est axé sur l’efficacité, nous espérons aider les médecins à rapidement identifier les doses optimales personnalisées pour chaque patient à différentes étapes du cycle de traitement. Le but ultime est d’améliorer les résultats du patient et du traitement », a expliqué le professeur Ho, qui dirige le département de génie biomédical du NUS College of Design and Engineering ( CDE) et est co-auteur correspondant de l’étude. Il est également directeur de l’Institute for Digital Medicine (WisDM) de la NUS Yong Loo Lin School of Medicine (NUS Medicine) et du N.1 Institute for Health (N.1) à NUS.
Il a ajouté : « L’objectif de CURATE.AI est de trouver potentiellement plus de répondeurs au traitement, et également de trouver les bonnes doses pour les patients qui peuvent optimiser l’efficacité et/ou prolonger la période pendant laquelle le patient répond au traitement. Pour certains patients, ces les doses peuvent potentiellement être inférieures aux doses élevées qui sont traditionnellement utilisées. »
Un aspect important de l’application de l’IA en médecine est l’implication directe des cliniciens dans la création d’ensembles de données individualisés. L’essai pilote représente une étape prometteuse vers l’intégration de CURATE.AI dans le flux de travail clinique de la sélection dynamique de dose dans le traitement des tumeurs solides. L’un des principaux objectifs de CURATE.AI est de permettre un dosage véritablement personnalisé pour les patients tout en permettant aux cliniciens d’identifier la dose optimale pour chaque patient, sans alourdir leur charge de travail. De cette façon, les cliniciens peuvent se concentrer davantage sur le patient et le soignant. »
Dr Raghav Sundar, chercheur principal de l’essai clinique PRECISE.CURATE et consultant au département d’hématologie-oncologie, NCIS
Comment fonctionne CURATE.AI ?
CURATE.AI utilise une approche de petites données pour calibrer la posologie de chaque patient en utilisant ses propres données cliniques. Chaque patient reçoit des doses variées d’un médicament et ses réponses à ces doses variées sont mesurées. Ces données, ainsi que d’autres données cliniques pertinentes, sont ensuite utilisées pour construire un profil numérique pour chaque patient. En reliant le dosage du médicament à l’efficacité et à la sécurité du traitement, CURATE.AI sélectionne les bonnes doses pour optimiser les résultats du traitement pour chaque profil numérique. Au cours du traitement, la posologie peut évoluer dans le temps.
Au cours de l’essai pilote, qui a été mené d’août 2020 à avril 2022 à l’hôpital universitaire national, les cliniciens ont été autorisés à accepter ou à rejeter les recommandations de dose de CURATE.AI sur la base d’un jugement clinique.
« Nous sommes très encouragés par les résultats de l’essai pilote. Nous avons observé une réduction moyenne des doses de chimiothérapie d’environ 20 %, et 96,7 % des doses recommandées par CURATE.AI ont été acceptées par les cliniciens », a déclaré le Dr Agata BIasiak, l’auteur présentateur et co-auteur correspondant de l’étude.
« D’autres résultats de l’étude ont démontré une adhésion de 80 % des patients aux doses recommandées et une conformité de 100 % à la fourniture de recommandations posologiques dans les délais requis. Ces premiers résultats constituent un pas en avant optimiste vers la mise en œuvre en aval de CURATE.AI dans la pratique clinique », a ajouté le Dr Blasiak, qui est également de CDE, WisDM et N.1 à NUS.
Des résultats positifs présentés lors de la prestigieuse réunion annuelle de l’ASCO
En tant qu’étude prospective et interventionnelle qui exploite une approche basée sur l’IA pour le traitement humain, les résultats de l’essai pilote ont été présentés lors de la réunion annuelle 2022 de l’American Society of Clinical Oncology (ASCO). L’ASCO est une organisation professionnelle de premier plan pour les praticiens de la santé qui s’occupent des personnes atteintes de cancer, et la réunion présentera des présentations sur les dernières avancées de la recherche sur le cancer.
« À l’échelle mondiale, il est extrêmement rare qu’un essai clinique d’une technologie d’un département de génie biomédical soit accepté pour présentation lors de la réunion annuelle de l’ASCO. Cela démontre l’impact réel et sur les patients qui est réalisé grâce à l’innovation qui couvre l’ingénierie, la médecine et un certain nombre d’autres disciplines nécessaires pour faire évoluer la pratique de la médecine », a ajouté le professeur Ho.
Prochaines étapes
Suite à ces progrès initiaux vers l’intégration de CURATE.AI dans les flux de travail cliniques de sélection de dose dans le traitement des tumeurs solides, l’équipe NUS avancera vers un essai randomisé plus large pour valider davantage les performances de la plateforme d’optimisation. L’équipe de recherche mènera également des essais cliniques impliquant des patients diagnostiqués avec d’autres types de cancers, tels que le myélome multiple, et des troubles tels que l’hypertension, entre autres. À noter, l’équipe lance également un essai imminent pour optimiser le dosage personnalisé de l’immunothérapie pour les cancers solides.
