L’IA est presque deux fois plus performante que la biopsie pour évaluer les cancers rares

IA pourrait être presque deux fois plus précise que les biopsies pour évaluer l’agressivité de certains types rares de cancer, suggère une nouvelle étude. Selon les chercheurs, cela pourrait sauver la vie de milliers de patients.

Une équipe de recherche du Royal Marsden NHS Foundation Trust et de l’Institut de recherche sur le cancer (ICR) s’est concentrée sur le sarcome rétropéritonéal, une forme de sarcome des tissus mous qui se développe à l’arrière de l’abdomen.

« Il existe un besoin urgent d’améliorer le diagnostic et le traitement des patients atteints de sarcome rétropéritonéal, dont les résultats sont actuellement médiocres », a déclaré le Dr Amani Arthur, premier auteur de l’étude.

« La maladie est très rare – les cliniciens ne voient qu’un ou deux cas au cours de leur carrière – ce qui signifie que le diagnostic peut être lent. Ce type de sarcome est également difficile à traiter car il peut atteindre de grandes tailles et, en raison de la localisation de la tumeur dans l’abdomen, nécessiter une intervention chirurgicale complexe.

Pour développer et entraîner un algorithme d’IA, les chercheurs ont utilisé des tomodensitogrammes de 170 patients souffrant des deux types de sarcome rétropéritonéal les plus courants : le léiomyosarcome et le liposarcome. Ensuite, ils ont testé l’algorithme sur un ensemble de 89 patients en Europe et aux États-Unis.

La technologie a évalué avec précision l’agressivité des tumeurs dans 82 % des cas, tandis que les biopsies n’étaient correctes que dans 44 % des cas. Le modèle d’IA a également pu prédire le type de 84 % des sarcomes testés, alors que les radiologues pouvaient diagnostiquer 65 % des cas.

Les chercheurs pensent que leur méthode pourrait non seulement améliorer et accélérer le diagnostic, mais également aider les cliniciens à gérer la maladie et ses conséquences. Par exemple, le algorithme pourrait identifier les patients à haut risque, qui ont besoin d’un traitement amplifié, et les patients à faible risque, qui peuvent réduire le traitement, les examens de suivi et les visites à l’hôpital.

L’équipe suggère notamment que le modèle d’IA pourrait également s’avérer utile pour d’autres types de cancer.

« À l’avenir, cette approche pourrait aider à caractériser d’autres types de cancer, pas seulement le sarcome rétropéritonéal », a déclaré le professeur Christina Messiou, responsable de l’étude. « Notre nouvelle approche utilisait des fonctionnalités spécifiques à cette maladie, mais en affinant l’algorithme, cette technologie pourrait un jour améliorer les résultats de milliers de patients chaque année. »

L’étude offre un autre exemple prometteur du potentiel de l’IA pour aider à résoudre certains des plus grands défis en matière de soins de santé – de prévenir les maladies génétiques à guérir des maladies incurables. Le document de recherche est publié dans la revue The Lancet Oncologie.