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L’intelligence artificielle pour améliorer la survie des patientes atteintes du cancer des ovaires

Des chercheurs de l’Imperial College de Londres et de l’Université de Melbourne ont développé un logiciel permettant de prédire de façon plus précise les possibilités de survie des patientes atteintes d’un cancer des ovaires, mais également l’efficacité du traitement.

La question du diagnostic en matière de cancer est centrale. Le cancer des ovaires touchent de très nombreuses femmes et les symptômes peuvent souvent tarder à apparaître. Or, plus le diagnostic est effectué tôt, plus les chances de survies sont importantes. C’est sur cette base que les chercheurs de l’Imperial College de Londres et de l’Université de Melbourne ont créé un logiciel, basé sur l’intelligence artificielle et dévoilé dans la revue Nature Communications. Il permet de prédire quatre fois plus précisément la réaction d’une patiente à un type de traitement donné. Le logiciel calcule ensuite ses chances de survie.

Pour ce faire, les chercheurs, dont le professeur Aboagye, professeur de pharmacologie du cancer et d’imagerie moléculaire à l’Imperial College de Londres, ont travaillé sur TEX Lab, un logiciel permettant d’identifier l’agressivité des tumeurs dans les différents examens ( tomodensitogrammes et échantillons de tissus). L’étude, qui a été réalisée entre 2004 et 2015, a permis de suivre 364 patientes et s’est concentrée sur quatre caractéristiques biologiques des tumeurs influençant directement les chances de survie :

  • la structure,
  • la forme,
  • la taille
  • et la constitution génétique.

Les patientes ont chacune reçu un score relatif à ces caractéristiques. Baptisé vecteur de pronostic radiomique (RPV), il indique l’agressivité du cancer et permet aux chercheurs d’effectuer des comparaisons avec les tests sanguins des malades. Le logiciel mis au point a un taux de prédiction quatre fois supérieur aux méthodes actuelles en ce qui concerne la prédiction des risques de décès.

Outre le calcul des chances de survie, les chercheurs ont découvert une relation entre un score élevé en fonction des caractéristiques (indiquant un taux de survie inférieur à deux ans) et une résistance à la chimiothérapie. Selon l’étude, il semblerait que le RPV pourrait être utilisé pour la prédiction de la réaction des patientes à leur traitement. Il pourrait servir de bio marqueur et aider à identifier les patientes ayant peu de chance de répondre aux traitements les plus fréquents et donc aider les médecins à leur proposer des alternatives.

Pierre-yves Gerlat

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