Les médecins traitant des sufferers atteints d'un most cancers du poumon à un stade précoce sont confrontés à une énigme : choisir des thérapies potentiellement utiles mais toxiques telles que la chimiothérapie, la radiothérapie ou l'immunothérapie pour éliminer le cancer et réduire le risque de propagation au cerveau, ou attendre de voir si la chirurgie pulmonaire seule s'avère suffisant. Alors que jusqu’à 70 % de ces sufferers ne présentent pas de métastases cérébrales – la propagation du cancer au cerveau – la dilemma se pose : qui devrait recevoir des traitements agressifs supplémentaires et qui peut attendre en toute sécurité ?
- Une étude utilisant l'IA pour prédire la propagation du cancer du poumon au cerveau.
- L'algorithme a montré une précision de 87% dans la prédiction des métastases cérébrales.
- Cette méthode pourrait aider à décider quels sufferers nécessitent des traitements agressifs et qui peut attendre en toute sécurité.
Une nouvelle étude menée par l'École de médecine de l'Université de Washington à Saint-Louis pourrait aider les médecins à trouver le bon équilibre entre une intervention proactive et une surveillance prudente des patients atteints d'un most cancers du poumon à un stade précoce. L'étude, publiée le 4 mars dans The Journal of Pathology, utilise une méthode d'intelligence artificielle (IA) pour étudier les pictures de biopsie pulmonaire des clients et prédire si le most cancers se propagera au cerveau.
« Il n'existe aucun outil prédictif disponible pour aider les médecins lorsqu'ils traitent des people atteints d'un cancer du poumon », a déclaré Richard J. Cote, MD, professeur Edward Mallinckrodt et chef du département de pathologie et d'immunologie. « Nous disposons de prédicteurs de risque qui nous indiquent quelle population est la as well as prone de progresser vers des stades additionally avancés, mais nous n'avons pas la capacité de prédire les résultats individuels des clients. Notre étude indique que les méthodes d'IA peuvent être capables de faire des prédictions significatives qui sont spécifiques et suffisamment reasonable pour avoir un impact sur la gestion des people.
Le cancer du poumon est la principale induce de décès par most cancers aux États-Unis et dans le monde. La plupart des cancers du poumon sont caractérisés comme des cancers du poumon non à petites cellules, qui sont en grande partie, mais pas exclusivement, causés par le tabagisme. Pour les patients atteints d’un cancer à un stade précoce, les tumeurs sont confinées au poumon et la chirurgie est recommandée en première intention. Approximativement 30 % de ces clients progressent vers des stades avancés, lorsque le most cancers se propage aux ganglions lymphatiques et à d’autres organes. Le cerveau étant souvent touché en leading, ces people nécessitent des traitements supplémentaires, notamment une chimiothérapie, un traitement médicamenteux ciblé, une radiothérapie et/ou une immunothérapie. Cependant, les médecins n’ont aucun moyen de savoir quel cancer va progresser, c’est pourquoi ils traitent souvent les people avec des thérapies agressives par prudence.
Cote a travaillé avec Ramaswamy Govindan, MD, titulaire de la chaire Anheuser Busch en oncologie médicale et directeur associé de la division d'oncologie de l'Université de Washington Mark Watson, MD, PhD, professeur Margaret Gladys Smith au Département de pathologie et d'immunologie et Changhuei Yang, PhD, professeur de génie électrique, de bio-ingénierie et de génie médical au California Institute of Technological innovation, pour déterminer si l'IA pouvait prédire si le cancer se propagerait au cerveau.
Lors des checks de diagnostic, un pathologiste study les tissus biopsiés au microscope pour identifier les anomalies cellulaires pouvant laisser penser à une maladie. Des systems avancées, telles que l'IA, sont explorées pour reproduire ce qu'un pathologiste voit lorsqu'il pose un diagnostic, mais avec une as well as grande précision, a expliqué Cote.
Une query clé : l’IA peut-elle détecter des caractéristiques anormales qu’un pathologiste ne peut pas détecter ?
Les chercheurs ont formé un algorithme d’apprentissage automatique pour prédire les métastases cérébrales à l’aide de 118 échantillons de biopsie pulmonaire provenant de individuals atteints d’un most cancers du poumon non à petites cellules à un stade précoce. Certains people ont développé un most cancers du cerveau au cours d’une période de surveillance de cinq ans, d’autres non et étaient en rémission. Ensuite, les chercheurs ont testé la méthode de l'IA sur sa capacité à prédire les métastases cérébrales et à identifier les sufferers ne développant aucune métastase, en utilisant des échantillons de biopsie pulmonaire de 40 autres clients.
L’algorithme a pu prédire le développement éventuel d’un cancer du cerveau avec une précision de 87 %. En comparaison, quatre pathologistes ayant participé à l’étude avaient une précision moyenne de 57,3 %. Surtout, l’algorithme était très précis pour prédire quels patients ne développeraient pas de métastases cérébrales.
« Nos résultats doivent être validés dans une étude moreover vaste, mais nous pensons que l'IA a un grand potentiel pour faire des prédictions précises et influencer les décisions en matière de soins », a déclaré Govindan, qui traite des patients atteints d'un cancer du poumon au Siteman Most cancers Center, basé à l'hôpital Barnes-Jewish. et École de médecine de l'Université de Washington. « Les traitements systémiques tels que la chimiothérapie, bien qu'efficaces pour tuer les cellules cancéreuses, peuvent également nuire aux cellules saines et ne constituent pas toujours la méthode de traitement préférée pour tous les sufferers atteints d'un most cancers à un stade précoce. L'identification des patients susceptibles de rechuter dans le cerveau peut nous aider à développer stratégies pour intercepter le most cancers au début du processus de métastase. Nous pensons que les prédictions basées sur l’IA pourraient, un jour, éclairer les traitements personnalisés.
Le système d'IA évalue les caractéristiques des tumeurs et des cellules saines, de la même manière que le cerveau humain nous permet de scanner les attributes du visage pour une reconnaissance rapide des visages familiers. Cependant, ce que voit l’algorithme est inconnu les scientifiques s’efforcent de comprendre les caractéristiques moléculaires et cellulaires que l’IA utilise pour ses prédictions. Ces connaissances pourraient conduire au développement de nouveaux traitements et influencer la conception d’instruments d’imagerie optimisés pour la collecte de données pour l’IA.
« Cette étude a commencé comme une tentative de trouver des biomarqueurs prédictifs », a déclaré Yang. « Mais nous n'en avons trouvé aucun. Au lieu de cela, nous avons découvert que l'IA avait le potentiel de faire des prédictions sur la progression du cancer à l'aide d'échantillons de biopsie déjà collectés pour le diagnostic. Si nous parvenons à une précision de prédiction qui nous permettra d'utiliser cette algorithme cliniquement et sans avoir à recourir à des biomarqueurs coûteux, nous parlons de ramifications significatives en termes de rentabilité.
