L’intelligence artificielle permet non seulement de poser un diagnostic de cancer mais aussi désormais de suivre l’évolution de la maladie et de planifier le traitement le plus adapté aux patients.
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Les progrès de l’intelligence artificielle permettent non seulement de poser des diagnostics médicaux, mais aussi de prédire l’évolution de maladies graves comme le cancer. Des chercheurs de la Harvard Medical School ont récemment dévoilé un modèle d’IA polyvalent, nommé « Chief », qui fonctionne comme un ChatGPT médical pour diagnostiquer et prédire les résultats de différents types de cancer.
La plupart des systèmes d’IA utilisés pour lutter contre le cancer se concentrent sur des tâches bien définies, telles que l’identification de cellules cancéreuses spécifiques ou l’estimation des mutations génétiques d’une tumeur. Le modèle Chief va bien au-delà. Il permet de diagnostiquer un large éventail de cancers, de prédire la survie des patients et même de fournir des conseils sur les traitements les plus adaptés.
Ce modèle exploite l’analyse d’images de tissus cancéreux pour détecter les caractéristiques clés et prédire les profils génétiques avec une précision impressionnante. Testé sur 19 types de cancer, « Chief » dépasse les limites des modèles actuels grâce à une flexibilité inédite, comparable aux capacités de modèles de langage comme ChatGPT. Il peut identifier les caractéristiques du « microenvironnement tumoral », c’est-à-dire le tissu environnant d’une tumeur, qui joue un rôle crucial dans la réponse aux traitements.
« Chef » peut ainsi indiquer si un patient répondra mieux à la chirurgie, à la chimiothérapie, à la radiothérapie ou à l’immunothérapie. L’une de ses avancées réside dans sa capacité à prédire la réponse d’une tumeur aux traitements standards, mais également dans sa capacité à détecter des caractéristiques tumorales qui n’étaient pas initialement reconnues comme liées à la survie des patients. Cette capacité offre une vue personnalisée du traitement et peut guider les essais cliniques de thérapies ciblées pour les patients résistant aux options standard. L’outil a découvert de nouvelles caractéristiques tumorales liées à la survie des patients, renforçant ainsi le potentiel des approches basées sur l’IA pour évaluer efficacement les cancers et identifier les patients moins réceptifs aux traitements standards.
Pour atteindre un tel niveau de précision, les chercheurs de la Harvard Medical School ont formé le « Chief » avec 15 millions d’images de tissus afin d’acquérir une vaste base de connaissances. Les chercheurs ont ensuite utilisé 60 000 lames de tissus provenant de plusieurs types d’organes, permettant au modèle d’analyser à la fois des sections spécifiques et des images complètes. Cette méthode lui permet d’associer des détails précis à un contexte plus large, ce qui est essentiel pour évaluer avec précision les caractéristiques de la tumeur. Par la suite, il a été testé sur plus de 19 400 images de patients du monde entier, surpassant de 36 % les méthodes d’IA existantes pour détecter les cellules cancéreuses, identifier l’origine de la tumeur et même prédire les mutations. génétique associée à la réponse au traitement.
Les chercheurs prévoient désormais d’élargir les compétences du « chef » en le formant aux images de maladies rares et de tissus précancéreux, ce qui pourrait offrir des opportunités de détection précoce et de traitement préventif. Ils souhaitent également intégrer davantage de données moléculaires pour identifier des cancers plus ou moins agressifs et prédire non seulement les effets bénéfiques des traitements, mais également les risques d’effets secondaires. L’objectif ultime est de rendre « Chief » accessible à l’échelle mondiale, de combler l’écart de disparité des ressources et d’améliorer la qualité des soins contre le cancer.