L’équipe du Département de Pathologie de l’hôpital Henri-Mondor AP-HP, de l’Inserm et de l’Université Paris-Est Créteil, coordonnée par le Professeur Julien Calderaro, a mis au point une technique d’intelligence artificielle qui permet de prédire la réponse thérapeutique chez les patients atteints de carcinome hépatocellulaire avancé.
Le carcinome hépatocellulaire (CHC), cancer du foie, est le sixième cancer le plus fréquent et la troisième cause de décès liés au cancer dans le monde. Le traitement systémique de référence est la combinaison d’un inhibiteur de point de contrôle immunitaire (atezolizumab) avec un agent anti-angiogénique (bevacizumab). Ce traitement n’est cependant efficace que dans certains cas et il n’est pas possible, à l’heure actuelle, d’identifier les patients qui vont réellement bénéficier de ces molécules. L’équipe a souhaité pouvoir prédire chez quels patients le traitement va être efficace pour pouvoir proposer aux autres patients d'autres molécules et leur éviter des effets secondaires parfois très invalidants.
L'objectif principal de l’étude était donc de développer un modèle intelligence artificielle (IA) capable d'estimer, directement à partir de lames histologiques digitales, un certain nombre de caractéristiques moléculaires des tumeurs qui permettent de prédire la réponse thérapeutique à la combinaison atezolizumab/bevacizumab. Plus de 800 patients ont été inclus et le modèle a ainsi été validé chez des patients provenant d’Europe, des Etats Unis et d’Asie.
Les lames histologiques de cancers sont facilement accessibles dans les hôpitaux, et ce type de modèle d’IA ouvre la voie au développement de biomarqueurs prédictifs peu coûteux et facilement utilisables en pratique dite de "routine". Cette méthodologie pourrait être appliquée à d’autres cancers ou maladies et améliorer la compréhension des mécanismes biologiques qui déterminent les réponses aux traitements.
Article rédigé par Georges Simmonds pour RT Flash
