Erzsébet Merényi, a statistics research professor at Rice University, and co-investigators at The University of Texas MD Anderson Cancer Center Pratip Bhattacharya, professor of cancer systems imaging, and Dr. Patrick Pilié, assistant professor of genitourinary medical oncology, were awarded $1 million by the Cancer Prevention and Research Institute of Texas (CPRIT) to develop artificial intelligence (AI) tools that can identify Formes mortelles de cancer de la prostate plus tôt et améliorer la sélection du traitement.
Le cancer de la prostate est le cancer le plus couramment diagnostiqué chez les hommes, mais les résultats des patients varient considérablement. Parce que la croissance du cancer de la prostate est alimentée par les hormones mâles, en particulier la testostérone, les thérapies les plus utilisées aujourd'hui ciblent et bloquent les effets de ces hormones. Connues sous le nom d'inhibiteurs de signalisation des androgènes, les médicaments sont utilisés pour ralentir ou réduire le cancer, mais au fil du temps, certains cancers s'adaptent et développent une résistance. Pour les hommes atteints d'un cancer de la prostate résistant aux castration, les options de traitement restent limitées et les taux de survie sont médiocres.
Les changements dans le métabolisme cellulaire chez les patients cancéreux peuvent servir de biomarqueurs, et l'utilisation de techniques d'imagerie avancées pour détecter ces changements est un moyen prometteur de surveiller les processus associés à la sensibilité au traitement du cancer et même l'émergence de lésions prémalignes. Cependant, la nature complexe des données pose un défi aux méthodes d'analyse statistique et d'ingénierie traditionnelles.
La recherche soutenue par cette subvention CPRIT est basée sur trois piliers:
● L'imagerie non invasive révolutionnaire dans le laboratoire de Bhattachary produit des profils temporels et spectraux in vivo en temps réel du métabolisme tumoral avec des détails sans précédent, ce qui permet une discrimination sensible entre différents états aberrants et permet de cartographier l'hétérogénéité tumorale.
● Pour capturer et modéliser officiellement ces états, le groupe de Merényi appliquera une forme avancée d'IA inspirée des réseaux du cerveau qui est particulièrement apte à la découverte à partir de données complexes et à haute dimension.
● Des essais cliniques en cours de thérapie systémique avec des inhibiteurs de signalisation des androgènes dans une population diversifiée d'hommes atteints de cancer de la prostate dans le laboratoire de Pilié (ainsi que les données du modèle de souris de Bhattacharya) fourniront des données humaines riches uniquement riches sur l'efficacité thérapeutique. Les données cliniques permettront l'interprétation des variations découvertes des signatures métaboliques et aideront à identifier les biomarqueurs cliniquement pertinents ou les signaux biologiques, qui indiquent quels patients comportent le plus grand risque de développer des formes agressives de maladie au début de leur diagnostic.
La mise en œuvre réussie de ces trois piliers permettra des interventions antérieures et plus précises adaptées au profil de la maladie de chaque patient.
Un aspect clé passionnant de la recherche est de savoir comment les approches d'IA développées et appliquées par le groupe de Merényi plus tôt dans l'astronomie et la télédétection de la Terre peuvent désormais aider les patients atteints de cancer de la prostate et d'autres cancers dans un avenir proche. Cela met en évidence les avantages de la fertilisation croisée à travers les approches scientifiques dans une collaboration multidisciplinaire.
En utilisant l'apprentissage automatique basé sur des cartes neurales, nous pouvons révéler des modèles cachés dans les données de grande dimension, y compris des modèles rares ou subtils qui peuvent être les plus importants, pour aider les cliniciens à détecter un cancer agressif de la prostate plus tôt et à prendre des décisions de traitement plus éclairées, à améliorer finalement les résultats des patients. «
Erzsébet Merényi, professeur de recherche en statistique, Rice University
En développant des modèles axés sur l'IA capables de gérer la complexité des données du cancer multimodal, le projet financé par le CPRIT pourrait fournir un plan pour l'utilisation de l'IA dans d'autres domaines de l'oncologie et de la médecine personnalisée.
CPRIT mène la lutte contre le cancer de l'État, ayant accordé plus de 3,7 milliards de dollars de subventions aux institutions et organisations du Texas grâce à ses programmes de recherche universitaire, de prévention et de développement de produits. CPRIT a joué un rôle essentiel dans le recrutement de chercheurs de haut niveau au Texas, en soutenant les startups innovantes et en fournissant des millions de services de prévention du cancer à travers l'État.
Cette dernière subvention souligne l'engagement de CPRIT à investir dans une recherche révolutionnaire qui a le potentiel de transformer le diagnostic et le traitement du cancer.
