Les outils d’IA sont prometteurs dans le traitement personnalisé du cancer, mais sont à la traîne des experts humains

Le traitement du cancer devient de plus en plus complexe, mais offre également de plus en plus d’options. Mieux vous comprenez la biologie et les caractéristiques génétiques d’une tumeur, plus il existe d’approches thérapeutiques. Afin de pouvoir proposer aux patients des thérapies personnalisées adaptées à leur maladie, une analyse et une interprétation complexes et longues de diverses données sont nécessaires. Des chercheurs de la Charité – Universitätsmedizin Berlin et de l’Université Humboldt de Berlin ont maintenant étudié si les outils d’intelligence artificielle (IA) générative tels que ChatGPT pouvaient contribuer à cette étape. Il s’agit de l’un des nombreux projets de la Charité qui examinent les opportunités de l’IA dans les soins aux patients.

Lorsque l’organisme ne peut plus réparer lui-même certaines mutations génétiques, les cellules commencent à se développer de manière incontrôlable et une tumeur se développe. La clé de ce phénomène réside dans un déséquilibre entre les facteurs inducteurs et inhibiteurs de croissance, qui peuvent résulter, par exemple, de modifications des oncogènes, des gènes susceptibles de provoquer le cancer. L’oncologie de précision, spécialité de la médecine personnalisée, exploite ces connaissances en utilisant des traitements spécifiques tels que des inhibiteurs de petites molécules et des anticorps pour cibler et désactiver les oncogènes hyperactifs.

La première étape pour identifier les mutations génétiques qui représentent des cibles potentielles pour le traitement consiste à analyser la constitution génétique du tissu tumoral. Les variantes moléculaires de l’ADN tumoral nécessaires à un diagnostic et un traitement précis sont déterminées. Les médecins utilisent ensuite ces informations pour élaborer des recommandations de traitement individuelles. Dans des cas particulièrement complexes, des connaissances dans divers domaines de la médecine sont nécessaires. Le « Molecular Tumor Board » (MTB) se réunit ensuite à la Charité : des experts des domaines de la pathologie, de la pathologie moléculaire, de l’oncologie, de la génétique humaine et de la bioinformatique analysent ensemble quels traitements apparaissent les plus prometteurs au vu des études actuelles. Il s’agit d’un processus très complexe qui aboutit finalement à une recommandation de traitement individuelle.

L’intelligence artificielle peut-elle aider aux décisions thérapeutiques ?

Dr. Damian Rieke, docteur à la Charité, le professeur Ulf Leser et Xing David Wang de l’université Humboldt de Berlin ainsi que le Dr. Manuela Benary, bioinformaticienne à la Charité, se demande si l’intelligence artificielle pourrait aider à ce stade. Dans une étude qui vient d’être publiée dans la revue Ouverture du réseau JAMAIls ont collaboré avec d’autres chercheurs pour explorer les capacités et les limites de grands modèles de langage comme ChatGPT dans l’analyse automatique de la littérature scientifique pour sélectionner des traitements personnalisés.

Nous avons amené les modèles à identifier des options de traitement personnalisées pour des patients atteints de cancer fictifs, puis nous avons comparé les résultats avec les recommandations d’experts. Les modèles d’IA étaient fondamentalement capables d’identifier des options de traitement personnalisées – mais ils ne se rapprochaient même pas des capacités des experts humains.

Dr. Damian Rieke, médecin à la Charité

Pour l’expérience, l’équipe a créé dix profils moléculaires de tumeurs de patients fictifs. Un médecin humain et quatre grands modèles linguistiques ont ensuite été chargés d’identifier une option de traitement personnalisée. Ces résultats ont été présentés aux membres du MTB pour évaluation, sans qu’ils sachent d’où provenait chaque recommandation.

Les modèles d’IA améliorés sont prometteurs pour les applications futures

“Dans des cas individuels, l’IA a identifié des options de traitement étonnamment bonnes”, rapporte Benary. “Mais les grands modèles de langage fonctionnent bien moins bien que les experts humains.” De plus, la protection des données, la confidentialité et la reproductibilité posent des défis particuliers lors de l’utilisation de l’intelligence artificielle avec de vrais patients, note-t-elle.

Néanmoins, Rieke est fondamentalement optimiste quant aux utilisations possibles de l’IA en médecine : « Nous avons également montré dans l’étude que les performances des modèles d’IA continuent de s’améliorer à mesure que les modèles sont développés. Cela pourrait signifier que l’IA pourra mieux prendre en charge les processus de diagnostic et de traitement, même les plus complexes, à l’avenir – à condition que ce soient les humains qui examinent les résultats générés par l’IA et aient le dernier mot sur le traitement.

Les projets d’IA de la Charité visent à améliorer les soins aux patients

Le professeur Felix Balzer, directeur de l’Institut d’informatique médicale, est également convaincu que la médecine bénéficiera de l’IA. Dans son rôle de Chief Medical Information Officer (CMIO) au sein de l’IT, il est responsable de la transformation numérique des soins aux patients à la Charité. «La numérisation, y compris l’utilisation de l’automatisation et de l’intelligence artificielle, est particulièrement importante lorsqu’il s’agit d’améliorer l’efficacité des soins aux patients», explique Balzer.

Son institut travaille sur des modèles d’IA destinés à contribuer, par exemple, à la prévention des chutes dans les établissements de soins de longue durée. Des recherches intensives sur l’IA sont également menées dans d’autres domaines de la Charité : le Laboratoire de la Charité pour l’intelligence artificielle en médecine travaille au développement d’outils de pronostic basé sur l’IA après un AVC et au projet TEF-Santé sous la direction du Prof. Petra Ritter de l’Institut berlinois de la santé de la Charité (BIH) travaille à faciliter la validation et la certification de l’IA et de la robotique dans les dispositifs médicaux.