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Cancer de l’ovaire : l’intelligence artificielle pour améliorer la survie des patientes

Des chercheurs ont créé un logiciel d’intelligence artificielle qui prédirait de manière plus précise les chances de survie d’une patiente atteinte d'un cancer de l'ovaire, mais aussi l'efficacité de son traitement.

Cancer de l’ovaire : l’intelligence artificielle pour améliorer la survie des patientes RyanKing999 / iStock

  • Publié 17.02.2019 à 09h45
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Le cancer de l’ovaire est au 6ème rang des cancers les plus fréquents chez les femmes. Il apparait généralement après la ménopause. La particularité de cette maladie, c’est qu’elle reste longtemps silencieuse. Les symptômes apparaissent progressivement, et bien souvent le diagnostic est posé alors que le cancer est déjà à un stade avancé. Des chercheurs de l’Imperial College de Londres et de l’Université de Melbourne ont mis au point un logiciel d’intelligence artificielle, capable de prédire comment la patiente pourra réagir à un type de traitement et quelles sont ses chances de survie. L’étude est publiée dans la revue Nature Communications.

Une méthode quatre fois plus précise

Le cancer de l’ovaire est diagnostiqué de plusieurs manières, notamment via un test sanguin suivi d’un scanner. Les chercheurs, eux, ont utilisé un logiciel mathématique appelé TEXLab, qui a permis d’identifier l’agressivité des tumeurs dans les tomodensitogrammes et les échantillons de tissus. 364 patientes ont participé à l’étude, entre 2004 et 2015.

Le logiciel a examiné quatre caractéristiques biologiques des tumeurs qui influencent directement la survie de chaque malade : la structure, la forme, la taille et la constitution génétique. Sur la base de ces caractéristiques, chaque patiente a reçu un score appelé vecteur de pronostic radiomique (RPV). Celui-ci indique l’agressivité de la maladie, allant de légère à sévère. Ensuite, les chercheurs ont comparé ces scores aux résultats des tests sanguins. Résultat : le logiciel d’intelligence artificielle s’est montré jusqu’à quatre fois plus précis pour prédire les risques de décès que les méthodes standards.

Prédire comment la patiente va réagir aux traitements

De plus, les chercheurs ont aussi constaté que 5% des patientes avec un score élevé avaient un taux de survie inférieur à deux ans. Un score élevé était aussi associé à une résistance à la chimiothérapie, ce qui suggère que le vecteur de pronostic radiomique pourrait être utilisé comme biomarqueur, afin de prédire la manière dont une patiente pourra réagir à un traitement. Selon le professeur Aboagye, professeur de pharmacologie du cancer et d’imagerie moléculaire à l’Imperial College de Londres et auteur principal de l’étude, cette technologie pourrait permettre d’identifier les patientes peu susceptibles de répondre aux traitements standards. Les médecins pourraient donc leur proposer des traitements alternatifs.

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