Un nouveau biomarqueur calculé par IA pour aider à prédire la réponse à l’immunothérapie

Des chercheurs américains ont formé un algorithme à étudier des scans de tumeurs du cancer du poumon non à petites cellules (CPNPC), à la recherche d’indicateurs spécifiques de la façon dont un individu pourrait répondre aux traitements d’immunothérapie. Leurs résultats ont été récemment publiés dans une étude rétrospective de Science Advances. L’étude révèle que le système vasculaire associé à la tumeur est plus tordu que d’habitude chez les patients atteints d’un CPNPC qui ne répond pas bien à l’immunothérapie – car, ont-ils supposé, plus les vaisseaux sont tordus, plus il est difficile pour les cellules antitumorales d’atteindre la tumeur. Un nouveau biomarqueur qui peut être calculé par un algorithme d’intelligence artificielle a ainsi été découvert, et surnommé “tortuosité quantitative des vaisseaux” (ou QVT).

À noter : En France, le Centre Antoine Lacassagne (Nice) a apporté en décembre dernier un éclairage sur son nouveau projet de recherche en intelligence artificielle, visant lui aussi à prédire la réponse à l’immunothérapie des patients suivis pour un cancer du poumon.