L'IA pourrait contribuer à éviter des chimiothérapies inutiles aux patientes atteintes d'un cancer du sein.
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Des recherches menées par l'Université de médecine et des sciences de la santé RCSI (Royal College of Surgeons in Irland) et l'University College Dublin (UCD) ont permis d'identifier des marqueurs immunitaires qui pourraient aider les médecins à déterminer avec plus de précision quelles patientes atteintes d'un cancer du sein sont peu susceptibles de bénéficier d'une chimiothérapie, ce qui pourrait potentiellement épargner à certaines patientes un traitement inutile.
La chimiothérapie est couramment utilisée dans le traitement du cancer du sein de stade précoce, ER+HER2-, qui représente environ 70 % des nouveaux cas de cancer du sein diagnostiqués chaque année. Bien qu'elle demeure un traitement important, ses effets secondaires peuvent être invalidants et, pour une proportion significative de patientes, son bénéfice reste incertain, ce qui soulève des inquiétudes quant à un surtraitement chez celles qui auraient pu rester indemnes de cancer sans chimiothérapie.
De nouvelles recherches publiées dans Nature Communications ont révélé que l'analyse des cellules immunitaires du corps présentes à proximité d'une tumeur à l'aide de nouvelles méthodes basées sur l'IA peut fournir des informations supplémentaires permettant d'identifier les patients pour lesquels la chimiothérapie peut être suspendue en toute sécurité.
Là où les systèmes d'évaluation des risques actuels sont insuffisants
Actuellement, les patients sont évalués à l'aide d'un score de risque, mais la majorité obtient un résultat intermédiaire, ce qui signifie que la chimiothérapie est souvent prescrite par précaution. Afin de pallier cette incertitude, les chercheurs ont utilisé des échantillons provenant d'un essai thérapeutique randomisé comparant un traitement hormonal seul à un traitement hormonal associé à une chimiothérapie au sein d'une cohorte irlandaise de patients présentant des scores de risque intermédiaires.
Le professeur Darran O'Connor, responsable de la recherche à l'École de pharmacie et de sciences biomoléculaires du RCSI, a expliqué l'importance clinique des résultats : « Pour les patients présentant un risque génomique intermédiaire, la décision concernant la chimiothérapie est souvent difficile, et l'incertitude conduit fréquemment à un traitement qui n'aurait peut-être pas été nécessaire, ce qui a un impact sur la qualité de vie.
« Les tests génomiques ont amélioré notre capacité à personnaliser les traitements pour ces patientes, mais l'analyse du microenvironnement tumoral par l'IA va encore plus loin. Surtout, comme cette approche fonctionne à partir d'échantillons de tissus traités de manière standard, elle a le potentiel d'améliorer à la fois la précision et l'équité du traitement pour la plupart des femmes atteintes d'un cancer du sein de stade précoce, quel que soit le lieu où elles sont traitées. »
Les lymphocytes T cytotoxiques comme signal plus fort
L'étude a révélé qu'une forte densité de cellules immunitaires ciblant le cancer, appelées lymphocytes T cytotoxiques, dans les tissus entourant une tumeur, permettait de définir le risque chez un patient avec une plus grande précision que les méthodes actuelles de profilage génomique. Les patients présentant une forte densité de lymphocytes T cytotoxiques ont montré des résultats moins favorables lors d'un traitement par chimiothérapie, ce qui suggère l'utilité de ce paramètre comme marqueur prédictif de l'efficacité thérapeutique.
Le RCSI et l’UCD ont déposé conjointement un brevet pour cette technologie et cherchent maintenant à commercialiser cette approche afin de faciliter son application dans la pratique clinique.
Une validation est encore nécessaire avant le déploiement.
Le Dr Zak Kinsella, premier auteur de l'étude et chercheur postdoctoral au RCSI, a déclaré : « Il est très encourageant de constater la quantité d'informations pronostiques supplémentaires que l'IA peut extraire de ces échantillons. La densité des lymphocytes T cytotoxiques dans le microenvironnement tumoral s'est avérée être un prédicteur remarquablement puissant de la réponse au traitement, ce qui a des implications concrètes sur la manière dont nous abordons les décisions relatives à la chimiothérapie chez ce groupe de patients. »
Le professeur William Gallagher, auteur principal de l'étude et membre de l'École des sciences biomoléculaires et biomédicales de l'UCD et de l'Institut Conway de l'UCD, a déclaré : « Avant que cette approche puisse être mise en œuvre en pratique clinique, une validation plus poussée dans le cadre d'études à plus grande échelle sera nécessaire. Toutefois, ces résultats nous permettent de mieux comprendre les facteurs de risque de récidive du cancer du sein chez les patientes présentant des scores génomiques intermédiaires et nous rapprochent de décisions thérapeutiques personnalisées susceptibles d'éviter des chimiothérapies inutiles. »