Un nouveau papier ici Méthodes et protocoles biologiques, publié par Oxford University Press, suggère que les médecins pourraient bientôt être en mesure d’utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour détecter et diagnostiquer le cancer chez les patients, permettant ainsi un traitement plus précoce. Le cancer reste l’une des maladies humaines les plus problématiques, avec plus de 19 millions de cas et 10 millions de décès chaque année. La nature évolutive du cancer rend difficile le traitement des tumeurs à un stade avancé.

Les informations génétiques sont codées dans l’ADN à travers les modèles des quatre bases (étiquetées A, T, G et C) qui composent sa structure. Les changements environnementaux à l’extérieur de la cellule peuvent entraîner la modification de certaines bases de l’ADN par l’ajout d’un groupe méthyle. Ce processus est appelé « méthylation de l’ADN ». Chaque cellule possède des millions de ces marques de méthylation de l’ADN. Les chercheurs ont observé des changements dans ces marqueurs au cours du développement précoce du cancer ; Ils pourraient aider à la détection précoce du cancer. Il est possible d’étudier quelles bases de l’ADN sont méthylées dans quelle mesure dans le cancer par rapport aux tissus sains. Identifier les signatures spécifiques de méthylation de l’ADN qui indiquent différents types de cancer, c’est comme chercher une aiguille dans une botte de foin. C’est là que les chercheurs impliqués dans cette étude pensent que l’IA peut aider.

Des chercheurs de l’Université de Cambridge et de l’Imperial College de Londres ont formé un mode d’IA en utilisant une combinaison d’apprentissage automatique et profond pour étudier les modèles de méthylation de l’ADN et identifier 13 types différents de cancer (y compris le sein, le foie, le poumon et la prostate) à partir de tissus non cancéreux avec une précision de 98,2%. Ce modèle est basé sur des échantillons de tissus (aucun fragment d’ADN dans le sang) et nécessiterait une formation et des tests supplémentaires sur une collection plus diversifiée d’échantillons de biopsie pour être prêt à être utilisé en clinique. Les chercheurs pensent qu’un aspect important de cette étude était l’utilisation d’un modèle d’IA de base explicable et interprétable qui a fourni un aperçu des raisons derrière ses prédictions. Les chercheurs ont examiné le fonctionnement interne de leur modèle et ont montré que celui-ci renforce et améliore la compréhension des processus sous-jacents qui contribuent au cancer.

L’identification de ces modèles de méthylation inhabituels (éventuellement à partir de biopsies) permettrait aux prestataires de soins de santé de détecter le cancer à un stade précoce. Cela pourrait potentiellement améliorer considérablement les résultats pour les patients, car la plupart des cancers peuvent être traités ou guérissables s’ils sont détectés suffisamment tôt.

“Des méthodes informatiques telles que ce modèle, grâce à une meilleure formation sur des données plus diverses et des tests plus rigoureux en clinique, fourniront à terme des modèles d’IA qui pourront aider les médecins à détecter et à dépister précocement les cancers”, a déclaré l’auteur principal de l’article, Shamith Samarajiwa. « Cela conduira à de meilleurs résultats pour les patients. »

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Référence du magazine :

NewhamJE., et autres. (2024) Détection précoce et diagnostic du cancer à l’aide d’un apprentissage automatique interprétable pour découvrir des modèles de méthylation de l’ADN spécifiques au cancer. Méthodes et protocoles biologiques. doi.org/10.1093/biomethods/bpae028.



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