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L’intelligence artificielle façonne l’avenir du traitement du cancer.
L’une des applications les plus récentes de cette technologie consiste à localiser les cancers du sein difficiles à détecter.
Des chercheurs du Comprehensive Cancer Center de l’Ohio State University – Arthur G. James Cancer Hospital et du Richard J. Solove Research Institute utilisent l’IA dans un cadre préliminaire pour prédire quelles patientes pourraient développer un cancer du sein lobulaire.
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Qu’est-ce que le cancer du sein lobulaire ?
Le cancer du sein est le cancer le plus répandu chez les femmes et la deuxième cause de décès par cancer dans le pays.
Les données montrent que le cancer du sein lobulaire, agressif et difficile à détecter, représente entre 10 et 15 % des diagnostics de cancer du sein aux États-Unis.
C’est ainsi que le cancer du sein lobulaire peut apparaître sur une mammographie. Arya Roy, médecin, a remarqué l’opacité de l’imagerie, ce qui l’a amenée à recommander des scans supplémentaires. (Université d’État de l’Ohio)
Au lieu d’un amas de cellules formant une tumeur, le cancer lobulaire se développe sous la forme d’une longue chaîne de cellules, de sorte qu’il apparaît comme une « fine épaisseur » sur les mammographies. Cela signifie qu’il peut être difficile à détecter jusqu’à ce qu’il se propage à d’autres parties du corps, selon l’OSU.
Avec cette forme de la maladie, il existe également un risque qu’elle réapparaisse même après 10 ans sans cancer.
« Nous avons besoin de toute urgence de meilleurs outils… capables de prédire quels patients présentent réellement un risque élevé. »
De plus, selon la Society of Breast Imaging, environ 40 % des femmes de plus de 40 ans ont un tissu mammaire dense, ce qui peut poser des problèmes supplémentaires de détection et un risque plus élevé de développer un cancer du sein.
Bien que le cancer lobulaire invasif se développe, se propage et réponde au traitement différemment du carcinome canalaire invasif plus courant, les oncologues suivent toujours les mêmes directives pour les deux maladies, a déclaré la chercheuse principale, la Dre Arya Roy, spécialiste du cancer du sein à l’OSUCCC – James.
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“Les tests génomiques que nous utilisons actuellement fournissent souvent des résultats peu clairs ou contradictoires pour le cancer lobulaire, ce qui rend plus difficile pour les oncologues de décider du meilleur traitement”, a-t-elle expliqué dans le communiqué. « Nous avons besoin de toute urgence de meilleurs outils – en particulier pour le cancer du poumon – capables de prédire quels patients présentent réellement un risque élevé. »
La technologie pour lutter contre le cancer
Roy a réitéré à quel point il est difficile de détecter le cancer du sein lobulaire par imagerie.
« Dans le même temps, il est très difficile d’identifier les patients qui présentent un risque plus élevé de récidive après le traitement », a-t-elle déclaré à Fox News Digital. “Ici, nous utilisons des techniques d’intelligence artificielle pour identifier les patients qui risquent de récidiver ce cancer.”
Arya Roy, MD, examine un scanner du sein et explore un type de cancer qui passe souvent inaperçu lors des examens réguliers. Il utilise des données provenant de cas réels de cancer du sein lobulaire pour former l’intelligence artificielle afin d’améliorer la détection précoce. (Université d’État de l’Ohio)
En combinant des modèles d’IA avec des images numériques de pathologie, les médecins peuvent détecter des biomarqueurs et d’autres indicateurs chez les patients cancéreux à haut risque. Avec les données cliniques des patients, ces résultats seront utilisés pour créer un système de notation qui prédit la probabilité de récidive du cancer au cours de la prochaine décennie, ont indiqué les chercheurs.
L’outil d’IA est actuellement en développement, des essais cliniques et une étude financée étant prévus.
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« Nous espérons qu’une fois que nous aurons pleinement développé cet outil d’intelligence artificielle, qui nous aidera à identifier les patientes à risque de récidive, nous pourrons l’utiliser pour toutes les patientes atteintes d’un cancer du sein lobulaire », a poursuivi Roy.
« Si nous savons qu’un patient a 10 % de chances supplémentaires que son cancer réapparaisse dans les cinq ans, nous pouvons le surveiller de près. »
Le chercheur de l’étude encourage les femmes à discuter avec leur médecin pour savoir si une imagerie supplémentaire leur convient. (iStock)
Les oncologues peuvent également utiliser d’autres techniques d’imagerie pour garantir qu’aucune récidive du cancer ne soit manquée chez ces patients à haut risque, a ajouté Roy, notant que cette nouvelle méthode basée sur l’IA “pourrait donner de l’espoir à de nombreux patients”.
L’oncologue encourage les femmes à discuter avec leur médecin pour savoir si une imagerie supplémentaire serait pertinente pour elles.
Limites possibles
Le Dr Harvey Castro, médecin urgentiste et expert en IA au Texas, n’a pas participé à l’étude OSU mais a parlé des résultats à Fox News Digital.
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« L’étude de l’État de l’Ohio marque des avancées importantes dans l’utilisation de l’IA pour détecter le cancer du sein lobulaire, un sous-type notoirement difficile, mais met également en évidence les obstacles qui empêchent encore l’IA de répondre pleinement aux complexités du monde réel », a-t-il déclaré.
L’un des plus gros problèmes est la formation de l’IA sur la base d’anciennes données, a noté le médecin. « La médecine évolue rapidement et les algorithmes basés sur les images d’hier peuvent passer à côté des modèles d’aujourd’hui, que j’appelle la dérive temporelle. »
« Avant que ces outils n’entrent dans les soins de routine, nous devons nous assurer qu’ils sont testés auprès de populations réelles et diversifiées. »
Castro a averti que de nombreux systèmes « fonctionnent très bien » en laboratoire mais peuvent s’avérer problématiques lorsqu’ils sont testés dans de nouveaux hôpitaux ou de nouvelles populations de patients.
“Le tissu mammaire dense reste le talon d’Achille de l’IA”, a-t-il noté. “La même densité qui cache les tumeurs aux radiologues peut également perturber les algorithmes, en particulier entre les groupes raciaux et d’âge.”
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Selon Castro, l’IA ne remplacera pas les radiologues mais redéfinira plutôt leur façon de travailler.
« Mais avant que ces outils n’entrent dans les soins de routine, nous devons nous assurer qu’ils sont testés sur des populations réelles et diversifiées et pas seulement sur des données de laboratoire parfaites. »
