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Un outil d'IA pour prévoir les risques de cancer de l'ovaire

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Un outil d'IA pour prévoir les risques de cancer de l'ovaire

Mercredi, 17/04/2024 - 09:19 0 commentaire
Un outil d'IA pour prévoir les risques de cancer de l'ovaire zoom

Des chercheurs américains de l'Université Johns Hopkins ont développé un outil d'IA capable de détecter de manière précoce les lésions précancéreuses à haut risque sur les trompes de Fallope. Ces lésions, appelées carcinomes intraépithéliaux tubaires séreux (STIC, leur acronyme anglais), sont considérées comme les principaux précurseurs du carcinome séreux ovarien de haut grade (HGSC), la forme la plus courante de cancer de l'ovaire chez les femmes.

« Tous les STIC ne sont pas moléculairement égaux, et il est difficile d’identifier à un stade précoce ceux qui sont agressifs », expliquent dans un communiqué les scientifiques du Johns Hopkins Kimmel Cancer Center et de l’Ecole de médecine de l’Université du même nom, aux Etats-Unis. « En raison de la petite taille des lésions, c’est comme essayer de trouver une aiguille dans une botte de foin ». Pour concevoir leur algorithme censé améliorer la détection des lésions, les chercheurs ont d’abord séquencé 150 échantillons d’ADN et analysé le niveau d’aneuploïdie, c’est-à-dire la présence de chromosomes manquants ou supplémentaires, dans les STIC par rapport à celui dans les HGSC et des échantillons d’apparence normale.

Les premiers résultats de l'étude ont montré que « les STIC avaient significativement plus d’altérations génétiques non aléatoires, notamment des suppressions entières et partielles du chromosome 17 dans les signatures de la protéine p53 », le principal agent de protection contre la cancérisation. Selon les chercheurs, la perte du chromosome 17 est une explication potentielle de l’inactivation du gène BRCA1, un important suppresseur de tumeur situé sur ce chromosome. « Cela pourrait expliquer pourquoi les mutations impliquant le gène BRCA1 sont associées à un risque accru de HGSC ».

Sur la base de ces observations, les scientifiques ont alors développé un algorithme capable de classer les échantillons en cinq groupes moléculaires distincts, dont un présentant des STIC avec des altérations génétiques uniques, associées à une prolifération et une croissance anormale. L’outil « a détecté avec précision la présence de cancer 95,8 % du temps et a correctement exclu le cancer là où il ne s'est pas produit 97,1 % du temps », écrivent les auteurs. « Nos résultats suggèrent que seuls certains STIC progressent vers un HGSC, et que cette progression est associée à une augmentation non aléatoire des anomalies chromosomiques ».

Bien que l’algorithme doive maintenant être validé dans un cadre clinique, les auteurs estiment que « mieux comprendre la façon dont le HGSC peut se développer pourrait conduire à de meilleurs diagnostics » pour les 300.000 nouveaux cas de cancer de l’ovaire recensés chaque année dans le monde, dont plus de 5.000 en France.

Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash

EurekAlert

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