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 aujourd'hui à 15:17 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

04 Sep

13:30

Dans une étude publiée dans Radiology, le scanner à comptage photoniques (PCCT) a démontré des performances similaires à celles de l’IRM pour la caractérisation des lésions et la détection de lésions supplémentaires du sein, avec de meilleures performances pour l’évaluation des métastases ganglionnaires.

9:40

L'IA est capable de localiser le cœur et de produire automatiquement des images dynamiques de cet organe sur des examens d'IRM du fœtus, conclut une étude parue dans EJR. Ces performances répondent à un obstacle clé à l’adoption clinique de cette modalité.
03 Sep

17:30

L’IA permettrait d’automatiser la localisation du cœur fœtal sur les IRM et la reconstruction des images cardiaques dynamiques. Selon une étude, les images obtenues sont de qualité comparable à celles produites manuellement.

11:29

Des chercheurs auraient développé et validé un modèle radiomique basé sur le coefficient de diffusion apparent (ADC) pour détecter le cancer de la prostate cliniquement significatif (csPCa) chez les patients présentant des lésions PI-RADS 3. Le modèle aurait démontré son efficacité dans la cohorte d’entraînement et des performances modérées lors de la validation externe.

7:28

Une étude démontre qu’un système d’entraînement adaptatif personnalisé basé sur l’IA améliore significativement les performances des lecteurs de mammographie. Tous les participants ont atteint le seuil de performance prédéfini après deux à cinq séances de formation, chacune comprenant entre 35 et 66 cas obtenus sur 1 à 8 mois.
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR