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L’IA pour prédire la réponse à l’immunothérapie

 

 

Une nouvelle étude publiée dans The Lancet Oncology le 14 août 2018 décrit un biomarqueur capable de prédire la réponse à l’immunothérapie.

 

Des chercheurs et médecins de Gustave Roussy, Centrale Supélec, Inserm, Paris-Sud Université et TheraPanacea, ont développé et entraîné un algorithme permettant de décortiquer des images de scanner et de décrire une signature particulière. Cette signature dite radiomique qui définit le taux d’infiltration lymphocytaire d’une tumeur permet de définir un score prédictif de la réponse à l’immunothérapie. Elle a été validée à partir des données génomiques des tumeurs et de la survie de patients issus de trois cohortes indépendantes.

 

Plus de 200 études cliniques se développent autour de l’utilisation des anticorps anti-PD1 ou anti-PDL1 en immunothérapie. Ces monothérapies reposent sur l’inhibition de l’interaction entre un récepteur et son ligand, permettant une restauration de la réponse des lymphocytes contre les cellules cancéreuses. Cependant, le taux de réponse à ces traitements varie considérablement d’un cancer à l’autre, d’où la nécessité de développer des outils précis permettant un gain de temps précieux.

 

À ce jour, une vingtaine d’essais cliniques en oncologie utilisent la radiomique et l’IA. Il reste maintenant à confirmer les résultats de cette étude à une plus grande échelle, notamment pour pallier l’hétérogénéité des cohortes utilisées.

 

The Lancet Oncology- 14 Aout 2018

 

 

 

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