Un outil d’IA prédit la propagation du cancer avec 80 % de précision pour plusieurs types de cancer

Des chercheurs de l’Université de Genève ont mis au point un outil d’intelligence artificielle révolutionnaire, baptisé MangroveGS — pour Mangrove Gene Signatures —, capable de prédire avec une précision de près de 80 % si un cancer est susceptible de métastaser. Cet outil, dont les résultats ont été publiés dans Cell Reports, représente une avancée importante pour la capacité de l’oncologie à identifier les patients à haut risque et à adapter le traitement en conséquence.

MangroveGS analyse les profils d’expression génique d’échantillons tumoraux afin d’identifier les signatures moléculaires qui signalent un risque accru de propagation du cancer à d’autres parties du corps. La métastase — le processus par lequel des cellules cancéreuses se détachent de la tumeur primaire pour former de nouvelles tumeurs ailleurs — est responsable de l’immense majorité des décès par cancer, ce qui fait de la prédiction précoce du risque métastatique l’un des défis les plus importants du traitement du cancer.

Ce qui rend MangroveGS particulièrement remarquable, c’est sa polyvalence d’un type de cancer à l’autre. Bien que le modèle d’IA ait été initialement entraîné sur des données de cancer du côlon, il s’est montré capable de prédire la métastase dans les cancers de l’estomac, du poumon et du sein. Cette applicabilité transversale suggère que les profils d’expression génique associés au potentiel métastatique partagent des caractéristiques communes entre différents types de tumeurs.

L’application pratique de l’outil se veut simple. Les échantillons tumoraux prélevés à l’hôpital font l’objet d’un séquençage de l’ARN, et les données obtenues sont transmises à MangroveGS, qui génère un score de risque. Ce score est ensuite communiqué au médecin traitant via une plateforme chiffrée, fournissant des informations exploitables susceptibles d’orienter les décisions thérapeutiques.

Ce taux de précision de près de 80 % surpasse celui des méthodes existantes de prédiction des métastases, qui reposent souvent sur des systèmes de stadification prenant en compte la taille de la tumeur et l’atteinte des ganglions lymphatiques, mais ne peuvent saisir la complexité moléculaire à l’origine de la propagation du cancer. En analysant finement l’expression génique, MangroveGS offre une évaluation du risque plus nuancée et plus précise.

L’équipe de recherche envisage que MangroveGS devienne un outil standard de la pratique oncologique, utilisé en complément des méthodes diagnostiques traditionnelles pour dresser un tableau plus complet du cancer d’un patient et de son évolution probable. La publication dans Cell Reports a suscité un vif intérêt chez les oncologues du monde entier, qui voient dans cet outil une possible révolution pour le traitement personnalisé du cancer.