L'IA pourrait éviter des chimiothérapies inutiles aux femmes atteintes d'un cancer du sein

L'IA pourrait réduire le nombre de chimiothérapies subies par les patients atteints de cancer
L'IA pourrait réduire le nombre de chimiothérapies subies par les patients atteints de cancer Tous droits réservés Canva
Par Euronews
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Cet article a été initialement publié en anglais

En prédisant avec plus de précision l'évolution d'un diagnostic de cancer, l'IA pourrait permettre des traitements de chimiothérapie plus courts et moins sévères.

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Des chercheurs ont découvert qu'un nouvel outil d'intelligence artificielle (IA) est plus apte à prédire l'issue d'un cancer du sein que les experts de cette pathologie, ce qui pourrait permettre d'éviter aux patientes des traitements inutiles.

L'outil a permis d'identifier les patientes atteintes d'un cancer du sein présentant un risque élevé ou intermédiaire, mais qui pourraient survivre à long terme.

En fournissant une vision plus précise de l'évolution future de la maladie, l'outil d'IA pourrait permettre aux médecins de réduire la durée ou l'intensité des traitements de chimiothérapie qui, pour beaucoup, ont des effets secondaires nocifs ou désagréables, notamment des nausées.

L'étude de la Northwestern Medicine de Chicago, aux États-Unis, a examiné comment un outil d'IA pourrait être utilisé pour l'évaluation complète des éléments cancéreux et non cancéreux d'un cancer du sein invasif.

Actuellement, les pathologistes n'évaluent que les cellules cancéreuses dans les tissus d'une patiente afin de déterminer le traitement à suivre, mais les caractéristiques des cellules non cancéreuses sont également importantes pour prédire les résultats.

Publiée dans la revue Nature Medicine, cette étude est la première à utiliser l'IA pour évaluer les éléments cancéreux et bénins du cancer du sein.

"Notre étude démontre l'importance des éléments non cancéreux dans la détermination du résultat d'un patient", explique l'auteur de l'étude, Lee Cooper, professeur agrégé de pathologie à la Northwestern University Feinberg School of Medicine.

"L'importance de ces éléments était connue grâce à des études biologiques, mais ces connaissances n'ont pas été traduites efficacement en clinique", ajoute-t-il. 

Utiliser l'IA pour une estimation plus précise du risque

Le cancer du sein chez la femme est le cancer le plus fréquemment diagnostiqué en Europe, avec plus de 355 000 femmes dans l'UE à avoir été diagnostiquées, en 2020. Cela représente 13,3 % de l'ensemble des diagnostics de cancer.

De nombreuses patientes sont soumises à une chimiothérapie, mais grâce aux estimations plus précises des risques rendues possibles par l'IA, moins de femmes pourraient avoir à s'y soumettre.

Actuellement, un pathologiste examine les tissus cancéreux pour déterminer l'aspect du tissu anormal et, en fonction de l'aspect du tissu, il détermine le traitement à prescrire.

Cependant, de nombreuses études sur la biologie du cancer du sein ont montré que les cellules non cancéreuses peuvent jouer un rôle dans le maintien ou l'inhibition de la croissance des cellules cancéreuses.

Lee Cooper a travaillé avec des collègues pour construire un modèle d'IA qui évalue le tissu du cancer du sein à partir d'images numériques, en mesurant l'apparence des cellules cancéreuses et non cancéreuses, ainsi que les interactions entre elles.

"Ces modèles sont difficiles à évaluer pour un pathologiste, car l'œil humain peut avoir du mal à les catégoriser de manière fiable", précise Lee Cooper.

"Le modèle d'IA mesure ces schémas et présente les informations au pathologiste de manière à ce que le processus décisionnel de l'IA soit clair pour le pathologiste".

L'outil examine 26 propriétés du tissu mammaire d'une patiente pour générer un score de pronostic, tout en générant des scores individuels pour les cellules cancéreuses, immunitaires et stromales afin d'expliquer le score global.

Ces informations peuvent ensuite être utilisées pour créer des plans de traitement personnalisés, grâce à des estimations plus précises du risque.

Les chercheurs ont entraîné le modèle d'IA à l'aide de centaines de milliers d'annotations de cellules et de structures tissulaires générées par l'homme dans des images numériques d'échantillons de tissus prélevés sur des patients.

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Ces données ont été collectées sur plusieurs années.

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