Les scientifiques ont développé un nouvel outil d’IA qui cartographie la fonction des protéines dans une tumeur cancéreuse, permettant aux médecins de prendre des décisions plus ciblées concernant le traitement.
Pour les cancers tels que le carcinome rénal à cellules claires (ccRCC), la réponse aux traitements existants varie pour chaque patient, ce qui rend difficile la recherche du schéma thérapeutique médicamenteux approprié pour chaque patient.
Par exemple, le traitement du cancer belzutifan a été récemment approuvé pour le traitement du ccRCC, mais n’a qu’un taux de réponse de 49 % chez les patients atteints de la forme la plus courante de la maladie.
Pour mieux comprendre pourquoi certains patients réagissent mieux que d’autres, des chercheurs des universités de Bath et de Nottingham ont examiné la fonction du facteur alpha induit par l’hypoxie (HIF2α), une cible majeure du ccRCC, bloquée par le belzutifan.
Des études antérieures ont montré que les niveaux de HIF2α ne correspondent pas nécessairement à l’agressivité de la tumeur et que, contre-intuitivement, HIF2α était moins actif lorsque de plus grandes quantités de protéine étaient présentes.
Cela signifie que l’administration de doses plus élevées de belzutifan expose potentiellement le patient à des traitements coûteux et toxiques qui pourraient ne pas fonctionner et pourraient même rendre la tumeur plus résistante aux médicaments.
L’équipe interdisciplinaire composée de biophysiciens, de biologistes et d’informaticiens a développé un nouvel outil appelé FuncOmap qui cartographie l’état fonctionnel des oncoprotéines cibles sur les images tumorales.
Cela permettra aux médecins de visualiser directement les sites de la tumeur où les oncoprotéines interagissent, permettant ainsi un diagnostic plus précis et le meilleur traitement pour chaque patient.
Le professeur Banafshé Larijani, directeur du Centre d’innovation thérapeutique de l’Université de Bath, a codirigé l’étude. Elle a déclaré : « Les gens réagissent très différemment aux médicaments. »
Par conséquent, il est essentiel de prédire comment les patients réagiront individuellement aux médicaments afin que le traitement puisse être adapté pour être efficace tout en administrant la dose la plus faible afin de minimiser les effets secondaires.
« Notre nouvel outil d’analyse informatique utilise la précision pour cartographier directement les états fonctionnels des oncoprotéines dans les coupes tumorales des patients, permettant ainsi aux médecins d’améliorer la stratification des patients et de permettre une médecine personnalisée.
L’équipe travaille désormais avec le laboratoire du Dr. Amanda Kirane et d’autres chirurgiens et cliniciens de la faculté de médecine de l’université de Stanford (États-Unis) pour développer et optimiser davantage l’outil dans le domaine clinique.
Cette étude décrit le type de recherche nouvelle et percutante qui constitue l’essence même du travail interdisciplinaire.
Il rassemble l’informatique, la biologie et la physique sous l’égide du Centre UKRI de formation doctorale en intelligence artificielle responsable et transparente pour fournir une analyse d’images capable de prendre directement des décisions cliniques et d’obtenir des résultats cliniques personnalisés dans le traitement du cancer, entre autres maladies.
Professeur Eamonn O’Neill, chef du département d’informatique de Bath et directeur du Centre UKRI de formation doctorale en IA responsable, responsable et transparente (ART-AI)
Le professeur Jonathan Knight FRS, vice-président (Entreprise) de l’Université de Bath, a déclaré : « Ce qui est passionnant dans cet article, ce n’est pas seulement le travail rapporté, mais aussi la façon dont il montre comment les domaines de recherche de la biophysique et de la médecine translationnelle sont liés les uns aux autres. L’informatique moderne promet d’accélérer la traduction de la recherche en outils précieux pour l’environnement clinique. Cela augmente réellement la valeur que l’on peut tirer des études transdisciplinaires.
L’étude a été financée par Centre UKRI de formation doctorale en intelligence artificielle responsable et transparente (ART-AI) (numéro de subvention EP/S023437/, Conseil de recherches médicales et Fonds des anciens de l’Université de Bath et est publié dans la revue Rapports du BJC.
Source:
Référence du magazine :
Safrygina, E., et autres. (2024). Cartographie fonctionnelle spatiale de l’hétérodimérisation des facteurs inductibles par l’hypoxie et des régulateurs des points de contrôle immunitaires dans le carcinome rénal à cellules claires. Rapports du BJC. est ce que je.org/10.1038/s44276-023-00033-7.