ProMiSE, une nouvelle méthode basée sur l’intelligence artificielle, peut différencier avec une précision accrue les différents sous-types de cancer de l’endomètre, tout en identifiant avec succès un sous-groupe de tumeurs, jusqu’alors indéfinies, associées à un risque élevé de récidive de la maladie et de décès. Telles sont les conclusions d’un nouveau étude publiée dans Nature Communication.
Certains types de cancer de l’endomètre ont un pronostic favorable, tandis que d’autres sous-types peuvent présenter des récidives fréquentes. Ces patients nécessiteront des soins médicaux supplémentaires pour prévenir les récidives de la maladie. Jusqu’à présent, les méthodes traditionnelles permettant de différencier les tumeurs à haut risque des tumeurs à faible risque, basées sur l’anatomie pathologique et le diagnostic moléculaire, ont eu une efficacité limitée.
La classification actuelle comprend 4 sous-types moléculaires ayant une valeur pronostique et des implications thérapeutiques. Le sous-type le plus courant, NSMP (No Specific Molecular Profile), est un diagnostic d’exclusion, caractérisé par l’absence des caractéristiques qui définissent les 3 autres sous-types. Le NMSP représente 50 % des tumeurs de l’endomètre. Le nouvel algorithme a identifié avec succès un sous-groupe de tumeurs au sein du NSMP qui présentent un mauvais pronostic.
Ce sous-type de NSMP représente 20 % des cancers NSMP et 10 % de tous les cancers de l’endomètre. Par conséquent, avec l’aide de ProMiSE, il est possible d’identifier une proportion importante de patients pouvant bénéficier d’interventions supplémentaires pour limiter les récidives de la maladie.
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Dans la nouvelle étude, un modèle d’intelligence artificielle basé sur l’apprentissage profond a été utilisé pour identifier différents profils, sur la base de plus de 2 300 images histologiques représentant des tumeurs de l’endomètre. Une cohorte de près de 370 patientes atteintes d’un cancer de l’endomètre a été utilisée pour la découverte et deux cohortes de validation indépendantes, comprenant 290 et près de 615 patientes.
En séquençant l’ensemble du génome, une charge accrue de modifications du nombre de copies a été identifiée dans les tumeurs NSMP associées à une survie réduite, caractérisée par une instabilité génomique élevée, par rapport aux autres tumeurs NSMP.
Ensuite, il sera évalué comment cet outil basé sur l’intelligence artificielle peut être intégré dans la pratique médicale actuelle, aux côtés des méthodes de diagnostic traditionnelles. Les avantages de cette approche sont représentés par la rentabilité et la possibilité d’une adaptation facile en fonction de la situation géographique de la patiente atteinte d’un cancer de l’endomètre.
Les images histopathologiques de routine, même dans les hôpitaux des zones rurales ou dans les communautés éloignées des grands centres de diagnostic, peuvent être transmises pour être analysées à distance à l’aide de ProMiSE. Sur la base de l’attribution du sous-type à la classe de risque appropriée, le patient peut ensuite subir les procédures thérapeutiques nécessaires dans les établissements de santé locaux.
Ainsi, la nouvelle approche basée sur l’intelligence artificielle pour le diagnostic précis du cancer de l’endomètre pourrait favoriser un accès équitable aux technologies les plus performantes pour les patientes diagnostiquées avec cette néoplasie, quel que soit l’environnement d’origine.
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2024-06-30 17:24:20
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