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Cancérologie

IA : un algorithme pourrait améliorer le traitement du cancer de l'oropharynx

Des chercheurs ont mis au point un algorithme d'intelligence artificielle (IA) qui permettrait d’améliorer la prise en charge du cancer de l'oropharynx.

IA : un algorithme pourrait améliorer le traitement du cancer de l'oropharynx libre de droit/iStock




L'ESSENTIEL
  • Des chercheurs ont mis au point un outil d’intelligence artificielle qui pourrait aider à une meilleure prise en charge du cancer de l'oropharynx.
  • Celui-ci permet d’évaluer l’extension extranodale (ENE), c’est-à-dire le fait que des cellules cancéreuses des ganglions lymphatiques se soient propagées dans les tissus environnants.
  • Connaître l’ENE permet de mieux déterminer le type de traitement nécessaire.

En France, en 2018, il y a eu près de 5.000 nouveaux cas de cancer de l'oropharynx, dont 3.793 chez les hommes et 1.200 chez les femmes, selon Santé Publique France. Cette maladie touche les amygdales, le voile du palais, l’arrière de la langue et de la gorge. D’après la Société canadienne du cancer, “la tumeur cancéreuse est un groupe de cellules cancéreuses qui peuvent envahir et détruire le tissu voisin. Elle peut aussi se propager à d'autres parties du corps.” 

Déterminer le traitement du cancer de l’oropharynx

La plupart des cancers de l'oropharynx sont causés par une infection au virus du papillome humain (VPH), aussi appelé papillomavirus humain, selon la Société canadienne du cancer. Les infections au VPH sont très fréquentes car le virus se transmet facilement par contact cutané avec n'importe quelle partie du corps qui est infectée. 

Les principaux types de traitements pour guérir le cancer de l’oropharynx sont la chirurgie, la radiothérapie et la chimiothérapie. Mais, pour déterminer celui qui est le plus adapté, il est essentiel d’évaluer l’extension extranodale (ENE). Ce terme signifie que des cellules cancéreuses situées dans un ganglion lymphatique se sont propagées dans les tissus environnants. Les ganglions lymphatiques sont les organes qui défendent l’organisme contre le cancer et qui sont situés dans tout le corps mais surtout dans le cou. 

L’ENE est souvent difficile à détecter lors des examens. De plus, si la présence d’ENE est détectée après la chirurgie, cela reste un facteur de risque pour une récidive du cancer. Ainsi, des chercheurs ont mis au point un outil d'intelligence artificielle (IA) pour détecter l’ENE. Celui-ci s’est avéré plus efficace que quatre radiologues spécialistes de la tête et du cou. L’étude a été publiée dans la revue The Lancet Digital Health.

L’algorithme d’intelligence artificielle plus efficace que les médecins

"Si ENE est trouvée après la chirurgie, les patients doivent encore avoir un long parcours de chimiothérapie et de radiothérapie (...) qui est associée à des complications et à une diminution de la qualité de vie, souligne Benjamin Kann, l’un des auteurs de l'étude. Ce qui est important dans cette étude, c'est qu'elle a testé l'algorithme dans le cadre d'un très grand essai clinique où les patients (...) étaient censés ne pas avoir d’ENE mais ont pourtant fini par en avoir.” Cela signifie que les médecins avaient prédit que les patients n’auraient pas d’ENE et qu’ils en ont finalement eu. 

Les chercheurs ont donc testé leur algorithme d’IA sur cette population. Le but était de voir si l’IA réussissait à prédire l’ENE ou si, comme les radiologues, cette technologie ne l’aurait découvert que plus tard. Résultat : l’IA a découvert beaucoup d’ENE avec un degré de précision élevé, plus important que les quatre radiologues de la tête et du cou.

Mieux anticiper l’ENE permettrait d’administrer moins de traitements aux patients et donc d’améliorer leur qualité de vie. À terme, si les essais cliniques à venir corroborent ces premiers résultats, les médecins pourraient peut-être bientôt se servir de cet outil pour identifier le risque d’ENE des patients et améliorer leur prise en charge. Selon Santé Publique France, pour les cas diagnostiqués entre 2010 et 2015, la survie à 5 ans était de 41 % chez les hommes et 53 % chez les femmes.

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