Des chercheurs du Dana-Farber Cancer Institute ont développé un outil de diagnostic révolutionnaire qui pourrait transformer la façon dont la leucémie aiguë est identifiée et traitée. L'outil, appelé marlin (inférence de la méthylation et Ai-guidée par le sous-type de leucémie), utilise des modèles de méthylation de l'ADN et l'apprentissage automatique pour classer la leucémie aiguë avec vitesse et précision. Cet outil a le potentiel d'améliorer considérablement les soins aux patients en permettant des décisions de traitement plus rapides et plus précises.
La leucémie aiguë est un cancer du sang agressif qui nécessite un diagnostic précis pour guider le traitement. Les méthodes de diagnostic actuelles, qui reposent sur une combinaison de tests moléculaires et cytogénétiques, prennent souvent des jours, voire des semaines. Marlin, cependant, peut fournir des résultats en aussi peu que deux heures à compter de la biopsie. En fournissant des informations rapides et détaillées sur les sous-types de leucémie, Marlin pourrait permettre aux cliniciens de prendre des décisions de traitement plus tôt et avec des informations plus complètes.
En fin de compte, nous envisageons que les classifications de leucémie aiguë basées sur la méthylation compléteront des tests de diagnostic de niveau de soins pour fournir des informations plus complètes et opportunes aux pathologistes, aux cliniciens et aux patients. «
Dr Volker Hovestadt, biologiste informatique chez Dana-Farber, membre de l'Associate Institute au Broad Institute et auteur co-senor de l'étude
Les résultats ont été publiés dans Génétique de la nature.
Pour développer Marlin, l'équipe de recherche a d'abord créé une grande base de données de référence de modèles de méthylation de l'ADN à partir de plus de 2500 échantillons de patients, représentant un large éventail de sous-types de leucémie. Cela a révélé 38 classes de méthylation distinctes entre les sous-types de maladies chez les adultes et les enfants. « Notre analyse confirme de nombreuses catégories moléculaires établies dans la leucémie aiguë, mais révèle également de nouvelles classes qui sont mieux vues à travers l'objectif de l'épigénétique », a déclaré M. Til Steinicke, co-pri-premier auteur de l'étude.
En utilisant cet ensemble de données de référence, l'équipe a formé un réseau neuronal (marlin) pour identifier les classes de méthylation dans la moelle osseuse et les échantillons de sang de patients atteints de leucémie aiguë. Lorsqu'elle est associée à une technologie de séquençage de nanopore à lecture longue, qui permet le profilage de méthylation de l'ADN à partir d'échantillons cliniques, Marlin a démontré une grande précision de la classification de la maladie dans des échantillons rétrospectifs et prospectifs. « Nous avons adapté notre approche d'apprentissage automatique pour utiliser de très petites quantités de données comme entrée, ce qui nous a permis de générer rapidement des classifications après seulement quelques minutes de séquençage », a déclaré le Dr Salvatore Benfatto, co-primitif de l'étude.
Dans les tests en temps réel, Marlin a correctement classé les échantillons de leucémie en moins de deux heures à compter du temps de réception de biopsie, une amélioration spectaculaire par rapport aux délais des flux de travail diagnostiques actuels. « Alors que notre travail se poursuit, nous espérons que Marlin accélérera considérablement la planification du traitement, réduira les complications médicales et facilitera les inquiétudes des patients à l'avenir », a déclaré le Dr Evan Chen, collaborateur de l'étude et oncologue médical Dana-Farber dans la division de la leucémie.
Les chercheurs ont également constaté que Marlin pouvait résoudre les « angles morts » diagnostiques manqués par des méthodes conventionnelles. Par exemple, il a réussi à identifier des événements génétiques cryptiques tels que des réarrangements impliquant le gène Dux4 qui sont associés à des résultats cliniques favorables. De plus, Marlin a révélé de nouvelles signatures prédictives, telles que des sous-groupes activés par Hox, qui pourraient éclairer les stratégies de traitement futures.
« Nous pensons que notre cadre ouvre la voie aux développements futurs de la classification épigénétique de la leucémie aiguë, des diagnostics assistés par l'apprentissage automatique et des biomarqueurs prédictifs basés sur la méthylation de la réponse aux médicaments », a déclaré le Dr Gabriel Griffin, chercheur du cancer, Dana-Farber Pathologist, membre associé de l'Institut de Broad Institute et Co-Senior de l'étude.
Les chercheurs visent désormais à développer Marlin en un outil qui peut être fourni aux patients de la clinique pour accélérer la classification des maladies, éclairer la sélection du traitement en temps réel et générer une ressource pour la communauté de la recherche sur le cancer pour étudier le rôle de la méthylation de l'ADN dans la leucémie.
