Les options de traitement personnalisées pour les patients atteints de cancer du poumon ont parcouru un long chemin au cours des deux dernières décennies. Pour les patients atteints de cancer du poumon non à petites cellules, le sous-type le plus courant de cancer du poumon et la principale cause de décès par cancer dans le monde, deux stratégies de traitement majeures ont émergé: les inhibiteurs de la tyrosine kinase et les inhibiteurs du point de contrôle immunitaire. Cependant, choisir le bon traitement pour un patient atteint d'un cancer du poumon non à petites cellules n'est pas toujours une décision facile, car les biomarqueurs peuvent changer pendant le traitement, rendant ce traitement inefficace. Les chercheurs du Moffitt Cancer Center développent une méthode précise et non invasive pour analyser les mutations tumorales et les biomarqueurs d'un patient afin de déterminer le meilleur traitement.
Dans un nouvel article publié dans Communications de la nature, l'équipe de recherche démontre comment un modèle d'apprentissage en profondeur utilisant la tomographie par émission de positons / la radiomique par tomographie informatisée peut identifier les patients atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules qui pourraient être sensibles au traitement par inhibiteur de la tyrosine kinase et ceux qui bénéficieraient d'une thérapie par inhibiteur de point de contrôle immunitaire. Le modèle utilise l'imagerie TEP / CT avec le radiotraceur 18F-Fluorodésoxyglucose, un type de molécule de sucre. L'imagerie avec TEP / CT 18F-FDG peut localiser les sites de métabolisme anormal du glucose et aider à caractériser avec précision les tumeurs.
Ce type d'imagerie, 18F-FDG TEP / CT, est largement utilisé pour déterminer le stade des patients atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules. Le radiotraceur de glucose utilisé est également connu pour être affecté par l'activation et l'inflammation de l'EGFR. L'EGFR, ou récepteur du facteur de croissance épidermique, est une mutation courante chez les patients atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules. Le statut de la mutation de l'EGFR peut être un prédicteur du traitement, car les patients porteurs d'une mutation active de l'EGFR ont une meilleure réponse au traitement par inhibiteur de la tyrosine kinase.
Matthew Schabath, Ph.D., membre associé du Département d'épidémiologie du cancer
Pour l'étude, l'équipe de Moffitt a développé un modèle d'apprentissage en profondeur basé sur la TEP / CT au 18F-FDG en utilisant des données rétrospectives de patients atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules dans deux institutions en Chine: l'hôpital pulmonaire de Shanghai et le quatrième hôpital de l'Université médicale de Hebei. Le modèle classe le statut de la mutation EGFR en générant un score d'apprentissage profond EGFR pour chaque patient. Une fois créé, les chercheurs ont validé le modèle en utilisant les données des patients de deux institutions supplémentaires: le quatrième hôpital de l'Université médicale de Harbin et le Moffitt Cancer Center.
«Des études antérieures ont utilisé la radiomique comme une approche non invasive pour prédire la mutation EGFR», a déclaré Wei Mu, Ph.D., premier auteur de l'étude et chercheur postdoctoral au Département de physiologie du cancer. « Cependant, par rapport à d'autres études, notre analyse a donné une précision parmi les plus élevées pour prédire l'EGFR et présentait de nombreux avantages, notamment la formation, la validation et le test du score d'apprentissage en profondeur avec plusieurs cohortes de quatre institutions, ce qui a augmenté sa généralisabilité.
«Nous avons constaté que le score d'apprentissage en profondeur de l'EGFR était positivement associé à une survie sans progression plus longue chez les patients traités avec des inhibiteurs de la tyrosine kinase, et négativement associé à un bénéfice clinique durable et à une survie sans progression plus longue chez les patients traités par immunothérapie par inhibiteur de point de contrôle immunitaire», a déclaré Robert Gillies, Ph.D., directeur du département de physiologie du cancer. « Nous aimerions réaliser d'autres études mais pensons que ce modèle pourrait servir d'outil d'aide à la décision clinique pour différents traitements. »
La source:
H. Lee Moffitt Cancer Center & Research Institute
Référence du journal:
Mu, W., et coll. (2020) Aide à la décision non invasive pour le traitement NSCLC utilisant la radiomique TEP / CT. Communications de la nature. doi.org/10.1038/s41467-020-19116-x.
