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L'artificial intelligence prévoit le risque de rechute métastatique dans des patients de cancer du sein

L'étude de RACE AI entreprise par Gustave Roussy et l'Owkin de démarrage, en tant qu'élément de l'AI pour le défi de santé dispensé par la région d'Ile-de-France en 2019, a été présentée comme papier offert à ESMO (société européenne de l'oncologie médicale). Cette étude prouve que grâce à l'analyse apprenante profonde appliquée aux guides chiffrés de pathologie, artificial intelligence peut classifier des patients présentant le cancer du sein localisé entre à haut risque et à faible risque de la rechute métastatique dans les cinq prochaines années. Cette AI a pu devenir une aide à la prise de décision thérapeutique et éviter ainsi la chimiothérapie inutile et son choc personnel, le professionnel et les vies sociales pour les femmes à faible risque. C'est l'une des premières validations de principe illustrant le pouvoir d'un modèle d'AI pour recenser des paramètres liés à la rechute que l'esprit humain ne pourrait pas trouver.

Avec 59.000 cas neufs par an, le cancer du sein classe d'abord parmi des cancers chez les femmes, clairement en avant du cancer de poumon et du cancer colorectal. C'est également le cancer qui entraîne le nombre le plus grand de morts chez les femmes, avec 14% de décès par cancer femelles en 2018. 80% de cancers du sein sont dits hormone-sensibles ou hormone-dépendants. Mais ces cancers sont extrêmement hétérogènes et environ 20% de patients rechutera avec la métastase à distance.

RACE AI est une étude rétrospective qui a été entreprise sur une cohorte de 1400 patients managés chez Gustave-Roussy entre 2005 et 2013 pour (HR+, HER2-) le cancer du sein hormone-sensible localisé. Ces femmes ont été traitées avec la chirurgie, la radiothérapie, la thérapie hormonale, et parfois la chimiothérapie pour réduire le risque de rechute éloignée.

La chimiothérapie n'est pas par habitude administrée parce que pas toutes les femmes tireront bénéfice de elle due naturellement à un pronostic favorable. Le choix du praticien est basé sur les critères clinicopathologiques (âge du patient, taille et agressivité de la tumeur, de l'invasion de ganglion lymphatique, etc.) et la décision à administrer ou pas la chimiothérapie d'appoint varie entre les centres d'oncologie. Les signatures génomiques existent aujourd'hui pour aider à recenser les femmes qui tirent bénéfice de la chimiothérapie, mais elles ne sont pas recommandées par l'administration nationale française pour la santé et ne sont pas remboursées par la sécurité sociale française (bien qu'elles sont incluses sur la liste de remboursement de RIHN), qui rend leur accès et utilisation hétérogènes en France.

Gustave Roussy et Owkin ont relevé le défi de proposer une méthode neuve qui est simple, peu coûteuse et facile à utiliser à tous les centres d'oncologie comme outil thérapeutique de prise de décision. Éventuel, l'objectif est de diriger des patients recensés en tant qu'étant au haut risque vers des traitements novateurs neufs et d'éviter la chimiothérapie inutile pour les patients à faible risque.

Dans l'étude de RACE AI, les scientifiques des caractéristiques d'Owkin, guidés par des médecins de recherches de Gustave Roussy, ont développé un capable modèle d'AI d'évaluer sûrement le risque de rechute avec un AUC de 81% d'aider le praticien à déterminer le reste d'avantage/risque de la chimiothérapie. Ce calcul est basé sur les caractéristiques cliniques du patient combinées avec l'analyse des guides histologiques souillés et chiffrés de la tumeur. Ces guides, journal utilisé dans des services de pathologie par des anatomo-pathologistes, contiennent l'information très riche et décisive pour le management du cancer. Il n'est pas nécessaire de développer une technique neuve ou d'équiper une plate-forme technique spécifique. Le seul matériel essentiel est un balayeur de guide, qui est un appareil courant dans les laboratoires. Comme un balayeur de bureau qui numérise le texte, ce balayeur numérise l'information morphologique actuelle sur le guide.

Les résultats de cette première étude par les équipes d'Owkin et de Gustave Roussy ouvrent des espérances intenses et les prochaines opérations comprennent valider à titre estimatif le modèle sur une cohorte indépendante de Gustave extérieur traité par patients Roussy. Si les résultats sont confirmés, en fournissant des informations fiables aux cliniciens, cet outil d'AI s'avéreront être une aide précieuse aux décisions thérapeutiques.

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