Dernières recherches ! Un nouveau modèle d'intelligence artificielle peut prédire l'efficacité du traitement du gliome cérébral

Les gliomes sont des tumeurs qui proviennent des cellules gliales du cerveau et sont les tumeurs intracrâniennes primaires les plus courantes chez les adultes. L’incidence annuelle du gliome cérébral dans mon pays est de 5 à 8 cas pour 100 000 personnes, et le taux de mortalité sur 5 ans est le deuxième plus élevé après le cancer du pancréas et le cancer du poumon parmi les tumeurs systémiques. Cependant, le mécanisme sous-jacent du développement du gliome n’est pas encore clair. Actuellement, deux facteurs de risque identifiés sont l’exposition à des rayonnements ionisants à haute dose et les mutations génétiques à forte pénétrance associées à des syndromes rares.

Le traitement standard du gliome cérébral est principalement la résection chirurgicale, associée à la radiothérapie et au médicament de chimiothérapie témozolomide (TMZ). La chirurgie peut soulager les symptômes cliniques et prolonger la survie, mais elle ne peut généralement prolonger la vie du patient que d'environ trois mois, car presque tous les patients seront confrontés au problème de la récidive du gliome cérébral. La communauté médicale n’a pas encore compris pourquoi ce traitement standard provoque une aggravation des gliomes.

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Pour percer ce mystère, une équipe de recherche dirigée par le professeur Ji-Guang Wang, professeur associé de sciences de la vie et Dame Xia Lilei de la division des sciences de la vie et du département de génie chimique et biologique de l'université des sciences et technologies de Hong Kong, a analysé de manière exhaustive des échantillons moléculaires tumoraux et des données cliniques de 544 patients atteints de gliome, dont 182 patients d'Asie de l'Est, afin d'identifier les prédicteurs génomiques et transcriptomiques de l'évolution de différents types de gliomes. Les résultats associés ont été publiés dans Science Translational Medicine.

Grâce à l’analyse de données volumineuses, l’équipe de recherche a découvert certains facteurs prédictifs précoces liés à la résistance au TMZ et à la progression rapide du gliome cérébral. Par exemple, si le nombre d’un certain gène augmentait, si un certain gène était surstimulé ou si un certain gène manquait lorsque le patient a été diagnostiqué pour la première fois, il serait plus susceptible de connaître une progression rapide de la tumeur à un stade ultérieur. La découverte de ces prédicteurs précoces de récidive du gliome aidera à développer des options de traitement précises pour cette tumeur maligne et bénéficiera aux patients.

L’équipe a également découvert que les mutations génétiques dans les tumeurs cérébrales chez les Asiatiques de l’Est sont significativement différentes de celles des Caucasiens. Par exemple, les tumeurs cérébrales des patients d’Asie de l’Est sont moins susceptibles de présenter une amplification du chromosome 7 et une délétion du chromosome 10, mais sont relativement plus susceptibles de présenter une amplification du gène de duplication MYC. Il existe un facteur de risque élevé de gliome, le rs55705857(G), qui est plus fréquemment observé chez les patients blancs mais qui survient rarement dans les populations d’Asie de l’Est. Le professeur Wang Jiguang a déclaré que ces résultats de recherche confirment l’importance de développer des plans de traitement personnalisés pour les patients atteints de cancer.

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Afin de mieux évaluer les progrès et les résultats du traitement des patients, l’équipe a également développé un modèle d’intelligence artificielle appelé CELLO2 pour évaluer l’état des patients après le diagnostic initial. Le modèle formé peut prédire avec précision si les tumeurs récurrentes s’aggraveront sous la chimiothérapie TMZ et identifier les patients à haut risque. Ce modèle est accessible au public sur un site Web interactif public (CELLO2), qui fournit également aux patients et aux médecins une base de données de suivi à long terme des gliomes cérébraux.

Le professeur Jiang Tao, co-premier auteur de l'article, professeur à l'hôpital Tiantan de Pékin, Université médicale de la capitale et directeur de l'Institut de neurochirurgie de Pékin, a déclaré : « CELLO2 est le premier outil efficace qui peut prédire si le grade des tumeurs récurrentes est élevé ou résistant aux médicaments en fonction des caractéristiques moléculaires de la tumeur primaire, fournissant une référence importante pour la gestion clinique des patients et l'estimation du pronostic des patients. »

À l'avenir, l'équipe dirigée par le professeur Wang Jiguang continuera d'intégrer davantage de données sur les patients, d'optimiser davantage le modèle d'apprentissage automatique et de prévoir de développer une plate-forme d'intelligence artificielle intégrant l'imagerie médicale et les données multi-omiques pour promouvoir le développement de la neuro-oncologie de précision.

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Planification et production

Auteur : Zeng Xinyue, créateur de vulgarisation scientifique

Réviseur : Tang Qin, directeur et chercheur du département de vulgarisation scientifique de l'Association médicale chinoise

Rédacteur en chef : Qi Yuan