Permettre la détection précoce du cancer grâce à des biomarqueurs de chromatine basés sur l'IA
La capacité de détecter une tumeur en développement à un stade très précoce et de surveiller de près le succès ou l'échec du traitement anticancéreux est cruciale pour la survie d'un patient. Les chercheurs de l'Institut Paul Scherrer PSI ont réalisé une avancée majeure dans ces deux domaines.
Des chercheurs dirigés par GV Shivashankar, directeur du Laboratoire de biologie à l'échelle nanométrique du PSI et professeur de mécano-génomique à l'ETH Zurich, ont pu prouver que des modifications dans l'organisation du noyau cellulaire de certaines cellules sanguines peuvent fournir une indication fiable d'une tumeur dans le corps.
Grâce à leur technique, basée sur l'intelligence artificielle, les scientifiques ont pu distinguer les personnes en bonne santé des personnes malades avec une précision d'environ 85 %. En plus de cela, ils ont réussi à déterminer correctement le type de maladie tumorale : mélanome, gliome ou tumeur de la tête et du cou. “C'est la première fois que quelqu'un dans le monde y parvient”, déclare Shivashankar. Les chercheurs ont publié leurs résultats dans la revue npj Oncologie de précision.
Les cellules tumorales se trahissent
Il faut généralement beaucoup de temps pour détecter un cancer dans le corps ou pour le surveiller au cours d'un traitement, et ces procédures ne sont souvent effectuées qu'à un stade avancé, lorsque les signes deviennent évidents. C’est pour cette raison que les scientifiques engagés dans la recherche fondamentale recherchent des techniques faciles à utiliser dans la pratique clinique quotidienne, fiables et sensibles.
Le groupe de recherche de Shivashankar a jeté son dévolu sur les lymphocytes et les monocytes, que les spécialistes du domaine appellent cellules mononucléées du sang périphérique. Ceux-ci sont faciles à obtenir à l’aide d’un simple échantillon de sang et possèdent un noyau rond facile à voir au microscope. Les chercheurs pensaient que le matériel génétique réagissait aux substances libérées par la tumeur dans la circulation sanguine, ce qu'on appelle le sécrétome.
Cela active ce qu'on appelle la chromatine dans les noyaux des cellules sanguines et modifie ainsi l'organisation du matériel génétique qu'elle contient. Cela peut alors servir soit d’indicateur, soit de biomarqueur. “Notre hypothèse était que les cellules sanguines agissent comme des détecteurs de tumeurs, et cela nous a pris beaucoup de chemin”, explique Shivashankar.
L'intelligence artificielle aide au diagnostic
Les chercheurs ont utilisé la microscopie à fluorescence pour examiner la chromatine des cellules sanguines – c’est le terme désignant le matériel génétique ADN emballé dans une boule emmêlée. Ils ont enregistré au total environ 200 caractéristiques différentes, dont la texture externe, la densité de tassement et le contraste de la chromatine dans les lymphocytes ou monocytes.
Ils ont introduit des images au microscope d’échantillons provenant de participants sains et malades à un système d’intelligence artificielle (IA). Ce faisant, ils ont utilisé « l’apprentissage supervisé », qui est utilisé pour enseigner les différences connues dans le logiciel. Dans l’approche ultérieure « d’apprentissage en profondeur », l’algorithme lui-même a identifié des différences entre les cellules « saines » et « malades » qui ne seraient pas perceptibles par un observateur humain.
Le groupe de recherche a adopté trois approches différentes. Dans une première série d’expériences, les chercheurs ont étudié si la technique pouvait distinguer les sujets témoins sains de ceux souffrant de la maladie. Pour ce faire, ils ont comparé les cellules sanguines de dix patients atteints de cancer avec celles de dix personnes en bonne santé. Le système d’intelligence artificielle a pu distinguer les patients en bonne santé des patients atteints de cancer avec une précision de 85 %.
“Même l'analyse d'une seule cellule individuelle arbitraire a été réalisée avec un très haut niveau de précision”, explique Shivashankar. Une deuxième approche consistait à déterminer si le système d’IA pouvait distinguer différents types de tumeurs. Pour ce faire, les chercheurs ont alimenté l'algorithme avec les données de chromatine des cellules sanguines de dix patients atteints d'un gliome (une tumeur du tissu de soutien des cellules nerveuses), d'un méningiome (une tumeur des membranes qui protègent le cerveau et la moelle épinière) , et une tumeur à la tête et au cou.
Cette expérience s’est également révélée fructueuse. Les devoirs avaient une précision de plus de 85 pour cent. Enfin, une troisième question concernait les patients qui suivaient ou avaient reçu un traitement au Centre de protonthérapie CPT du PSI.
Damien Weber, directeur et médecin-chef du ZPT, voit un grand potentiel dans l'approche diagnostique et a demandé à 150 de ses patients l'autorisation d'analyser leurs échantillons de sang pour l'étude : « Nous espérons que la nouvelle méthode pourra améliorer à la fois le diagnostic et le suivi des réussite du traitement. »
Pour déterminer le succès de l’intervention, les scientifiques ont prélevé des échantillons de sang avant, pendant et après la radiothérapie. Ici aussi, le logiciel a fonctionné avec succès et a attribué correctement les modèles avec un très haut niveau de précision. Le traitement devait réduire la concentration et l’accumulation de signaux tumoraux dans le sang. C’est ce qui s’est produit et l’apparence du matériel génétique des cellules sanguines s’est normalisée.
“C'était étonnant d'observer comment la structure de la chromatine se rapprochait du modèle sain au cours du traitement”, se réjouit Shivashankar.
De nombreuses applications dans le diagnostic et le traitement des tumeurs sont envisageables
Du point de vue du biologiste et de ses collègues, la nouvelle technique basée sur la chromatine des cellules sanguines est applicable non seulement aux tumeurs étudiées, mais également à de nombreux types de cancer. Et cela ne se limite peut-être pas au suivi de la protonthérapie, mais s'applique également à de nombreuses autres formes de thérapie, notamment la radiothérapie en général, la chimiothérapie et les opérations chirurgicales.
Déterminer si cela est vrai ou non nécessitera des recherches plus approfondies. Comme décrit dans un article de la revue Rapports scientifiquesle groupe de Shivashankar et ses collaborateurs du Centre des sciences radiopharmaceutiques (CRS) du PSI ont déjà testé si les biomarqueurs de la chromatine pouvaient être utilisés pour détecter les cellules résistantes aux radiations et aux cellules chimiorésistantes.
Il reste beaucoup de travail à faire avant que les autorités réglementaires puissent approuver l'utilisation de la nouvelle technique dans la pratique clinique, en particulier des études avec un plus grand nombre de participants pour déterminer le nombre d'alarmes faussement positives et de faux négatifs dans des conditions cliniques. Shivashankar n'a aucun doute sur le cheminement vers une application clinique ou sur la perspective que les patients bénéficieront de la technique. “La méthode est valable”, dit-il.
Plus d'information:
Kiran Challa et al, Biomarqueurs de chromatine basés sur l'imagerie et l'IA pour le diagnostic et l'évaluation thérapeutique à partir de biopsies liquides, npj Oncologie de précision (2023). DOI : 10.1038/s41698-023-00484-8
Fourni par l'Institut Paul Scherrer
Citation: Permettre la détection précoce du cancer grâce aux biomarqueurs de la chromatine basés sur l'IA (14 décembre 2023) récupéré le 14 décembre 2023 sur
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