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Des scientifiques du NIH développent un outil d’IA pour prédire comment les patients atteints de cancer répondront à l’immunothérapie

Avis aux médias

Lundi 3 juin 2024

Quoi

Dans une étude de validation de principe, des chercheurs des National Institutes of Health (NIH) ont développé un outil d’intelligence artificielle (IA) qui utilise des données cliniques de routine, telles que celles d’un simple test sanguin, pour prédire si le cancer d’une personne réagira. aux inhibiteurs de point de contrôle immunitaire, un type de médicament d’immunothérapie qui aide les cellules immunitaires à tuer les cellules cancéreuses. Le modèle d’apprentissage automatique peut aider les médecins à déterminer si les médicaments d’immunothérapie sont efficaces pour traiter le cancer d’un patient. L’étude, publiée le 3 juin 2024 dans Cancer naturela été dirigée par des chercheurs du Centre de recherche sur le cancer du National Cancer Institute (NCI) et le Memorial Sloan Kettering Cancer Center à New York. NCI fait partie des National Institutes of Health.

Actuellement, deux biomarqueurs prédictifs sont approuvés par la Food and Drug Administration pour être utilisés dans l’identification des patients susceptibles d’être candidats à un traitement avec des inhibiteurs de points de contrôle immunitaires. Le premier est la charge mutationnelle tumorale, qui correspond au nombre de mutations dans l’ADN des cellules cancéreuses. La seconde est PD-L1, une protéine des cellules tumorales qui limite la réponse immunitaire et est la cible de certains inhibiteurs de points de contrôle immunitaires. Cependant, ces biomarqueurs ne prédisent pas toujours avec précision la réponse aux inhibiteurs de points de contrôle immunitaires. Des modèles récents basés sur la machine et utilisant des données de séquençage moléculaire se sont révélés utiles pour prédire la réponse, mais ce type de données est coûteux à obtenir et n’est pas collecté systématiquement.

La nouvelle étude détaille un autre type de modèle d’apprentissage automatique qui fait des prédictions basées sur cinq caractéristiques cliniques régulièrement collectées auprès des patients : l’âge du patient, le type de cancer, les antécédents de traitement systémique, le taux d’albumine dans le sang et le rapport entre les neutrophiles et les lymphocytes dans le sang. ratio, un marqueur de l’inflammation. Le modèle prend également en compte la charge mutationnelle de la tumeur, évaluée par le biais de panels de séquençage. Le modèle a été construit et évalué à l’aide de données provenant de plusieurs ensembles de données indépendants comprenant 2 881 patients traités avec des inhibiteurs de points de contrôle immunitaires dans 18 types de tumeurs solides.

Le modèle a prédit avec précision la probabilité qu’un patient réponde à un inhibiteur de point de contrôle immunitaire et sa durée de vie, à la fois globalement et avant le retour de la maladie. Notamment, ont indiqué les chercheurs, le modèle a également pu identifier les patients présentant une faible charge mutationnelle tumorale qui pouvaient encore être traités efficacement par immunothérapie.

Les chercheurs ont noté que des études prospectives plus vastes sont nécessaires pour évaluer davantage le modèle d’IA en milieu clinique. Ils ont rendu leur modèle d’IA, appelé LORIS (Logistic Regression-Based Immunotherapy-Response Score), accessible au public sur https://loris.ccr.cancer.gov. L’outil estime la probabilité qu’un patient réponde aux inhibiteurs de points de contrôle immunitaires sur la base de données sur les six variables décrites ci-dessus.

L’étude a été co-dirigée par Eytan Ruppin, MD, Ph.D., du Centre de recherche sur le cancer du NCI et Luc GT Morris, MD, du Memorial Sloan Kettering Cancer Center. Le travail a été dirigé par Tiangen Chang, Ph.D., et Yingying Cao, Ph.D., du groupe du Dr Ruppin au Centre de recherche sur le cancer du NCI.

OMS

Eytan Ruppin, MD, Ph.D., Centre de recherche sur le cancer, Institut national du cancer

L’étude

« LORIS prédit de manière robuste les résultats des patients avec une thérapie par blocage des points de contrôle immunitaire en utilisant des caractéristiques cliniques, pathologiques et génomiques communes » paraît le 3 juin 2024 dans Cancer naturel. https://doi.org/10.1038/s43018-024-00772-7

À propos de l’Institut national du cancer (NCI) : Le NCI dirige le National Cancer Program et les efforts du NIH pour réduire considérablement la prévalence du cancer et améliorer la vie des personnes atteintes de cancer. Le NCI soutient un large éventail de recherches et de formations sur le cancer de manière extra-muros par le biais de subventions et de contrats. Le programme de recherche intra-muros du NCI mène des recherches fondamentales, translationnelles, cliniques et épidémiologiques innovantes et transdisciplinaires sur les causes du cancer, les pistes de prévention, la prédiction des risques, la détection précoce et le traitement, y compris des recherches au NIH Clinical Center, le plus grand hôpital de recherche au monde. Apprenez-en davantage sur les recherches intra-muros effectuées dans les NCI Centre de recherche sur le cancer. Pour plus d’informations sur le cancer, veuillez visiter le site Web du NCI à l’adresse cancer.gov ou appelez le centre de contact du NCI au 1-800-4-CANCER (1-800-422-6237).

À propos des National Institutes of Health (NIH) :Le NIH, l’agence nationale de recherche médicale, comprend 27 instituts et centres et fait partie du ministère américain de la Santé et des Services sociaux. Le NIH est la principale agence fédérale qui mène et soutient la recherche médicale fondamentale, clinique et translationnelle, et étudie les causes, les traitements et les remèdes pour les maladies courantes et rares. Pour plus d’informations sur le NIH et ses programmes, visitez www.nih.gov.

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