Radiomique

Un système d’IA prédit l’efficacité d’une immunothérapie

Des chercheurs français ont développé un algorithme capable de prédire l’efficacité d’une immunothérapie à partir d’un examen de scanner. Il se base sur les signatures radiomiques de l’infiltration des lymphocytes T CD8 dans les tumeurs.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 06/09/18 à 7:11, mise à jour hier à 15:16 Lecture 2 min.

D'après leurs auteurs de l'étude, leur algorithme est « un moyen prometteur de prédire le phénotype immunitaire des tumeurs […] et les évolutions cliniques chez les patients traités par immunothérapie anti-PD-1 et anti-PD-L1 » (photo d'illustration). © Clarisse Dromain

La technologie pourrait aider à mieux orienter les traitements des malades du cancer. Des chercheurs du centre Gustave-Roussy (Villejuif), de l’Inserm, de l’université Paris-Sud, de Centrale Supélec et TheraPanacea ont développé un algorithme capable de prédire comment une tumeur répondra à une immunothérapie anti-PD-1 ou anti-PD-L1. Leurs travaux ont fait l’objet d’un article dans la revue The Lancet [1].

Les lymphocytes T CD8 comme marqueurs prédictifs

Pour cette étude rétrospective, ils ont réuni 4 cohortes indépendantes de patients atteints de tumeurs solides avancées. Dans la première, issue de l’essai MOSCATO 1, ils ont recherché la signature génomique des lymphocytes T CD8 dans les données de séquençage ARN des lésions. La présence de ces cellules immunitaires capables d’infiltrer les tumeurs serait en effet un marqueur de l’efficacité d’une immunothérapie anti-PD-1 ou anti PD-L1.

Des signatures radiomiques et de l’apprentissage machine

Roger Sun et ses confrères ont ensuite aligné

Il vous reste 65% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

Notes

1. L’essai MOSCATO a inclus des patients atteints de plusieurs types de tumeurs solides incurables ou métastasées. Il visait à évaluer si les analyses génomiques à haut débit améliorent les résultats chez les patients atteints de cancers avancés.

Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Sun R., Limkin E. J., Vakalopoulou M. et coll., « A radiomics approach to assess tumour-infiltrating CD8 cells ans response to anti-PD-1 or anti-PD-L1 immunotherapy : an imaging biomarker, retrospective multicohort study », The Lancet Oncology, 14 août 2018. DOI : 10.1016/S1470-2045(18)30413-3

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Le fil Docteur Imago

03 Avr

16:34

L’Association européenne de médecine nucléaire (EANM) et la Société de médecine nucléaire et d’imagerie moléculaire (SNMMI) ont publié des recommandations conjointes sur l’utilisation de l’imagerie cérébrale TEP tau chez les patients suspectés de maladie d’Alzheimer.

13:30

Une étude publiée dans AJR souligne que les radiologues et l’IA ont atteint une sensibilité sous-optimale pour la détection des anomalies pulmonaires interstitielles (ILA) en radiographie, bien que de haute spécificité. Les résultats ne soutiennent donc pas le dépistage radiographique de l’ILA, qu’il s’agisse d’une interprétation radiologue ou d’une IA.

7:43

La reconstruction avancée tridimensionnelle (AR) améliore significativement la précision diagnostique des fractures des membres par rapport à la radiographie conventionnelle tout en maintenant une haute qualité d’image, conclut une étude publiée dans Emergency radiology. « Son intégration dans les flux de travail des urgences pourrait réduire le besoin d’imagerie supplémentaire et accélérer la prise de décision clinique », selon les chercheurs.

14:09

Un essai contrôlé randomisé multicentrique a évalué si la priorisation des radiographies thoraciques par intelligence artificielle réduisait les délais de diagnostic du cancer du poumon, sans observer d’amélioration significative des délais vers le scanner, le diagnostic, l’orientation ou le traitement. Ainsi, la priorisation des examens par IA dans ce contexte n’apporte pas de bénéfice clinique mesurable, selon une étude publiée dans Nature Medicine.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR