La combinaison de l’intelligence artificielle, de fragmentomes d’ADN acellulaire et d’une paire de biomarqueurs protéiques dans un simple test sanguin a amélioré la détection du cancer de l’ovaire, même chez les patientes présentant une maladie à un stade précoce. Cette approche basée sur l’IA a le potentiel de devenir une méthode abordable et accessible pour un dépistage généralisé du cancer de l’ovaire.
Victor E. Velculescu, MD, Ph.D., auteur principal de l’étude, professeur d’oncologie et codirecteur du programme de génétique et d’épigénétique du cancer au Johns Hopkins Kimmel Cancer Center
Le cancer de l’ovaire est la cinquième cause de décès par cancer chez les femmes aux États-Unis, avec un taux de survie à cinq ans d’environ 50 %, selon les Centers for Disease Control and Prevention (CDC).
“La détection précoce du cancer de l’ovaire peut sauver des vies, mais la plupart des femmes sont diagnostiquées tard dans l’évolution de la maladie, lorsque les taux de survie sont beaucoup plus faibles”, explique le co-premier auteur Jamie Medina, Ph.D., chercheur postdoctoral au Johns Hopkins Kimmel Cancer. Centre. “L’absence de symptômes spécifiques au début de l’évolution de la maladie ou de biomarqueurs efficaces a entravé les efforts de détection précoce.”
La dernière étude a utilisé des échantillons de sang provenant de 94 femmes atteintes d’un cancer de l’ovaire, de 203 femmes atteintes de tumeurs ovariennes bénignes et de 182 femmes sans aucune excroissance ovarienne connue. La population étudiée utilisée pour développer l’approche comprenait des femmes traitées dans des hôpitaux aux Pays-Bas et au Danemark. Les chercheurs ont utilisé le test DELFI-Pro, qui combine l’analyse de l’ADN acellulaire alimentée par l’IA avec des tests pour CA-125 et HE4, pour analyser les échantillons en vue du dépistage du cancer de l’ovaire. DELFI-Pro a pu détecter beaucoup plus de cas de cancer de l’ovaire que les tests pour l’une ou l’autre protéine seule, et ce, sans presque aucun faux positif. En fait, il a détecté respectivement 72 %, 69 %, 87 % et 100 % des cas de cancer de l’ovaire de stades I à IV, tandis qu’avec la même spécificité, le CA-125 a détecté à lui seul 34 %, 62 %, 63 % et 100 %. % de cancers de l’ovaire pour les stades I à IV.
Pour confirmer les résultats, les chercheurs ont utilisé le test sur un deuxième échantillon de femmes américaines comprenant 40 patientes atteintes d’un cancer de l’ovaire, 50 patientes présentant des excroissances ovariennes bénignes et 22 sans lésions ovariennes connues. Même dans cet échantillon plus petit, le test a atteint des taux de réussite similaires, avec 73 % de tous les cancers détectés et 81 % des carcinomes séreux de l’ovaire de haut grade, la forme la plus agressive de la maladie, avec presque aucun faux positif chez les femmes sans cancer. Le test DELFI-Pro était également capable de distinguer efficacement les excroissances bénignes des tumeurs cancéreuses – ; ce que les examens échographiques ne peuvent pas faire.
“Les cancers de l’ovaire ont une signature unique de fragmentation de l’ADN qui n’est pas présente dans les lésions bénignes”, explique Akshaya Annapragada, co-premier auteur et MD/Ph.D. étudiant à la faculté de médecine de l’Université Johns Hopkins. Il est important de pouvoir distinguer les croissances ovariennes bénignes des croissances cancéreuses, car la prochaine étape du dépistage du cancer chez les femmes présentant des croissances ovariennes détectées par échographie est la chirurgie exploratoire. L’utilisation des tests de « biopsie liquide » pourrait épargner aux femmes présentant des excroissances bénignes de devoir subir une intervention chirurgicale inutile.
Velculescu et ses collègues ont l’intention de valider l’utilité du test sur des échantillons plus grands provenant d’essais cliniques randomisés, mais il a trouvé les résultats actuels encourageants : « Cette étude fournit des preuves supplémentaires démontrant l’avantage de la fragmentation de l’ADN acellulaire à l’échelle du génome et de l’intelligence artificielle pour détecter les cancers. avec une grande précision. Nos résultats montrent que cette approche combinée a des performances de dépistage plus élevées que les biomarqueurs existants.
Les co-auteurs de l’étude comprenaient Sarah Short, Adrianna L. Bartolomucci, Dimitrios Mathios, Shashikant Koul, Noushin Niknafs, Michaël Noë, Zachariah H. Foda, Daniel C. Bruhm, Carolyn Hruban, Nicholas A. Vulpescu, Renu Dua, Jenna V. Canzoniero. , Stephen Cristiano, Vilmos Adleff, Lori J. Sokoll, Stephen B. Baylin, Robert B. Scharpf et Jillian Phallen de Johns Hopkins ; Pien Lof, Daan van den Broek, Beatriz Carvalho, Gerrit A. Meijer et Christine AR Lok de l’Institut néerlandais du cancer ; Euihye Jung, Heather Symecko, Susan M. Domchek et Ronny Drapkin de l’Université de Pennsylvanie ; Michael F. Press de l’Université de Californie du Sud ; Dennis J. Slamon et Gottfried E. Konecny de l’Université de Californie à Los Angeles ; Christina Therkildsen de l’hôpital Hvidovre au Danemark ; et Claus Lindbjerg Andersen de l’hôpital universitaire d’Aarhus au Danemark et de l’université d’Aarhus au Danemark.
Le travail a été soutenu par la Fondation de recherche médicale Dr Miriam et Sheldon G. Adelson, la Fondation Gray, la subvention SU2C in-Time Lung Cancer Interception Dream Team Grant, la subvention internationale de l’équipe de rêve de recherche translationnelle sur le cancer Stand Up to Cancer-Dutch Cancer Society ; DoD Omics Consortium (subvention W81XWH-22-1-0852), l’honorable Tina Brozman Foundation, la Commonwealth Foundation, la Mark Foundation for Cancer Research, la Cole Foundation, la Claneil Foundation, la Canary Foundation, la Mike and Patti Hennessy Foundation, le Fonds de recherche translationnelle sur le cancer de l’ovaire Carl H. Goldsmith et la Fondation Monica K. Young, une subvention de recherche de DELFI Diagnostics, le Fonds Stichting Hanarth, la Fondation Novo Nordisk, la Société danoise du cancer et les subventions des National Institutes of Health CA121113, CA006973, CA233259 , CA062924, CA271896, T32GM148383, T32GM136577, F30CA294612 et CA228991.
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