La nouvelle méthode est basée sur la détection de l’ADN tumoral dans le sang et a démontré dans une étude une sensibilité sans précédent en termes de prédiction de la récidive de la maladie.
Neuf technologie a le potentiel d’améliorer le traitement du cancer grâce à la détection très précoce des récidives et à une surveillance étroite de la réponse tumorale pendant le traitement.
Dans l’étude publiée vendredi dans la revue Nature Medicine, les chercheurs ont montré qu’ils étaient capables de former un modèle d’apprentissage automatique, une sorte de plateforme d’intelligence artificielle, pour détecter l’ADN tumoral circulant (ADNc) sur la base des données de séquençage de l’ADN issues des analyses. le sang des patients, avec une très haute sensibilité et précision.
L’équipe de Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian, du New York Genome Center (NYGC) et du Memorial Sloan Kettering Cancer Center (MSK) a démontré avec succès la technologie chez des patients atteints de cancer du poumon, de mélanome, de cancer du sein, de cancer colorectal et de polypes colorectaux précancéreux.
“Nous avons pu obtenir une amélioration remarquable du rapport signal/bruit, ce qui nous a permis, par exemple, de détecter la récidive d’un cancer des mois, voire des années, avant que les méthodes cliniques standards ne le puissent”, a-t-il déclaré dans un communiqué de presse. le co-auteur de l’étude, le Dr Dan Landau, professeur de médecine à la division d’hématologie et d’oncologie médicale de Weill Cornell Medicine et membre du corps professoral du New York Genome Center.
La technologie de la biopsie liquide a mis du temps à réaliser ses grandes promesses. Jusqu’à présent, la plupart des approches ont ciblé des ensembles relativement petits de mutations associées au cancer, qui sont souvent trop peu nombreuses dans le sang pour être détectées de manière fiable, conduisant à des récidives de cancer non détectées.
Il y a plusieurs années, le Dr Landau et ses collègues ont développé une approche alternative basée sur le séquençage du génome entier de l’ADN à partir d’échantillons de sang.
Les chercheurs ont ensuite montré qu’ils pouvaient collecter beaucoup plus de « signaux » de cette manière, permettant une détection plus sensible – et plus simple sur le plan logistique – de l’ADN tumoral.
Depuis, cette approche a été de plus en plus adoptée par les développeurs de biopsies liquides.
Dans la nouvelle étude, les chercheurs ont fait un nouveau pas en avant en utilisant une stratégie avancée d’apprentissage automatique (similaire à celle de ChatGPT et d’autres applications d’IA populaires) pour détecter des modèles subtils dans les données de séquençage – en particulier pour distinguer les modèles évocateurs d’un cancer de ceux évoquant des erreurs de séquençage et d’autres « bruits ».
Dans un test, les chercheurs ont entraîné leur système, qu’ils appellent MRD-EDGE, à reconnaître les mutations tumorales spécifiques à un patient chez 15 patients atteints d’un cancer colorectal.
Après l’intervention chirurgicale et la chimiothérapie des patients, le système a estimé, sur la base d’analyses sanguines, que neuf d’entre eux présentaient un cancer résiduel.
Chez cinq de ces patients, on a constaté – des mois plus tard, avec des méthodes moins sensibles – qu’ils présentaient une rechute du cancer.
De plus, le système n’a pas fourni de résultats faussement négatifs : aucun des patients MRD-EDGE jugés exempts d’ADN tumoral n’a rechuté pendant la fenêtre d’étude.
MRD-EDGE a montré une sensibilité similaire dans les études portant sur des patientes atteintes d’un cancer du poumon à un stade précoce et d’un cancer du sein triple négatif, avec une détection précoce de toutes les récidives sauf une et un suivi de l’état de la tumeur pendant le traitement.
Les chercheurs ont démontré que MRD-EDGE peut même détecter l’ADN muté des adénomes colorectaux précancéreux – les polypes à partir desquels se développent les tumeurs colorectales.
“Il n’était pas clair si ces polypes excrétaient un ADNc détectable, il s’agit donc d’une avancée significative qui pourrait guider les futures stratégies visant à détecter les lésions précancéreuses”, a déclaré le Dr Landau.
Enfin, les chercheurs ont montré que même sans formation préalable basée sur les données de séquençage des tumeurs des patients, MRD-EDGE pouvait détecter les réponses à l’immunothérapie chez les patients atteints de mélanome et de cancer du poumon, des semaines avant la détection par des normes basées sur l’imagerie par rayons X.
2024-06-15 16:28:48
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