Cancer du rectum : l’intelligence artificielle au service d’une médecine personnalisée

Un système d’intelligence artificielle prédit la réponse thérapeutique à une radiochimiothérapie pré-opératoire des patients suivis pour un cancer du rectum. Partant des données prédictives obtenues par Deep Learning et en fonction du profil de chaque personne, les cancérologues pourraient proposer un traitement conservateur plutôt qu’une ablation totale du rectum, une opération lourde qui entraîne d’importantes séquelles. Ces résultats ont été obtenus dans le cadre d’une recherche conduite par des équipes parisienne sur une cohorte d’une centaine de patients volontaires. Ils ont fait l’objet d’une publication le 22 août 2018 dans la revue Scientific Reports (revue du groupe Nature).

Un système d’intelligence artificielle prédit la réponse thérapeutique à une radiochimiothérapie pré-opératoire des patients suivis pour un cancer du rectum. Partant des données prédictives obtenues par Deep Learning et en fonction du profil de chaque personne, les cancérologues pourraient proposer un traitement conservateur plutôt qu’une ablation totale du rectum, une opération lourde qui entraîne d’importantes séquelles. Ces résultats ont été obtenus dans le cadre d’une recherche conduite par des équipes parisienne sur une cohorte d’une centaine de patients volontaires. Ils ont fait l’objet d’une publication le 22 août 2018 dans la revue Scientific Reports (revue du groupe Nature).    
Le traitement standard du cancer du rectum localement avancé comprend une radiochimiothérapie pré-opératoire, suivi d’une chirurgie d’exérèse (ablation) complète du rectum. Environ un quart des patients sont en réponse complète après la radiochimiothérapie. Ces personnes pourraient éviter une chirurgie radicale et bénéficier plutôt d’un traitement conservateur moins invalidant comprenant la surveillance ou la résection endoscopique. « Toutefois, la seule manière de savoir si ces patients répondent parfaitement à la radiochimiothérapie reste actuellement l’opération avec ablation de l’ensemble du rectum » précisent les chercheurs.

Les équipes se sont appuyées sur les données cliniques de patients et sur les images de scanners de radiothérapie
. Ils ont ensuite utilisé une méthode d’intelligence artificielle de type « Deep learning » (ou « réseau neuronal profond ») qui a été paramétrée pour identifier les patients en réponse complète au traitement. Le « Deep learning » fait partie des méthodes d’apprentissage automatique qui modélisent avec un haut niveau d’abstraction des données. L’algorithme mis au point a ensuite été évalué sur les données des patients déjà pris en charge à l’hôpital européen Georges-Pompidou, à l’hôpital Cochin et à l’hôpital Ambroise-Paré AP-HP. Il s’est montré précis dans 80% des cas analysés. 22 des 95 patients inclus dans l’étude avaient une réponse complète à la radiochimiothérapie pré-opératoire.
L’étude montre que les algorithmes d’intelligence artificielle de type « Deep learning » pourraient être utilisés pour prédire l’efficacité des traitements en cancérologie afin de personnaliser davantage la prise en charge des patients.
Cette avancée est le résultat d’une collaboration entre les équipes de cancérologie digestive des Hôpitaux européen Georges-Pompidou, Cochin et Ambroise-Paré AP-HP, et du laboratoire « Sciences de l’information et médecine personnalisée » de l’Unité 1138 Centre de recherche des Cordeliers de l’INSERM et de l’Université Paris-Descartes. Ces travaux, coordonnés par le Dr Jean-Emmanuel Bibault du service d’oncologie radiothérapie de l’Hôpital européen Georges-Pompidou AP-HP, permettraient de proposer un traitement conservateur plutôt qu’une ablation totale du rectum aux patients en réponse thérapeutique complète.
L’étude a été pilotée par le Dr Jean-Emmanuel Bibault, du service d’oncologie radiothérapie de l’Hôpital européen Georges-Pompidou AP-HP, le Pr Philippe Giraud, du service de radiothérapie de l’HEGP, et le Pr Anita Burgun, chef du laboratoire « Sciences de l’information et médecine personnalisée » de l’Unité 1138 Centre de recherche des Cordeliers de l’INSERM et de l’Université Paris-Descartes.
Ces résultats pourront donner lieu à d’autres recherches en vue d’intégrer ce dispositif dans la prise en charge des cancers du rectum localement avancés.

Source :

Deep Learning and Radiomics predict complete response after neo-adjuvant chemoradiation for locally advanced rectal cancer – Jean-Emmanuel Bibault, Philippe Giraud, Catherine Durdux, Julien Taieb, Anne Berger, Romain Coriat, Stanislas Chaussade, Bertrand Dousset, Bernard Nordlinger & Anita Burgun

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