VILLEJUIF, France–(BUSINESS WIRE)–Une étude publiée dans The Lancet Oncology établit pour la
première fois qu’une intelligence artificielle peut exploiter des images
médicales pour en extraire des informations biologiques et cliniques. En
concevant et en entrainant un algorithme à analyser une image de
scanner, des médecins-chercheurs de Gustave Roussy, CentraleSupélec,
l’Inserm, l’Université Paris-Sud et TheraPanacea (spin-off de
CentraleSupélec spécialisée en intelligence artificielle pour
l’oncologie-radiothérapie et la médicine de précision) ont créé une
signature dite radiomique. Cette signature qui définit le niveau
d’infiltration lymphocytaire d’une tumeur détermine un score prédictif
de l’efficacité de l’immunothérapie chez un patient.
À
terme, le médecin pourrait donc utiliser l’imagerie pour identifier des
phénomènes biologiques d’une tumeur située dans n’importe quelle partie
du corps sans avoir à réaliser de biopsie.
Jusqu’à présent, aucun marqueur ne permet d’identifier de manière
certaine les patients qui vont répondre à une immunothérapie
anti-PD-1/PD-L1 permettant de restaurer les fonctions immunitaires
contre la tumeur alors que seulement 15 à 30 % des patients répondent au
traitement. Sachant que plus l’environnement immunologique d’une tumeur
est riche (présence de lymphocytes), plus l’immunothérapie a de chance
d’être efficace, les chercheurs ont cherché à estimer cet environnement
grâce à l’imagerie pour le corréler à la réponse clinique des patients.
C’est l’objectif de la signature radiomique créée et validée par IA de
l’étude publiée dans The Lancet Oncology.
Dans cette étude rétrospective, la signature radiomique a été apprise,
entrainée et validée sur 500 patients présentant une tumeur solide
(toutes localisations) issus de quatre cohortes indépendantes. Elle a
été validée au niveau génomique, histologique et clinique ce qui la rend
particulièrement robuste.
Dans une démarche basée sur le machine learning, les chercheurs
ont d’abord appris à l’algorithme à exploiter les informations
pertinentes extraites des scanners de patients inclus dans l’étude
MOSCATO1 qui comportait aussi les données génomiques
tumorales des patients. Ainsi, en se basant uniquement sur des images,
l’algorithme a appris à prédire ce que la génomique aurait révélé de
l’infiltrat immunitaire tumoral notamment par rapport à la présence de
lymphocytes T cytotoxiques (CD8) dans la tumeur et a établi une
signature radiomique.
Cette signature a été testée et validée dans d’autres cohortes dont
celle du TCGA (The Cancer Genome Atlas) démontrant ainsi que l’imagerie
pouvait prédire un phénomène biologique, à savoir évaluer l’infiltration
immunitaire d’une tumeur.
Puis, pour tester la pertinence de cette signature en situation réelle
et la corréler à la prédiction de l’efficacité de l’immunothérapie, elle
a été évaluée à partir des scanners réalisés avant la mise sous
traitement de patients inclus dans 5 essais d’immunothérapie
anti-PD-1/PD-L1 de phase I. Les chercheurs ont montré que les patients
chez qui l’immunothérapie fonctionnait après 3 et 6 mois présentaient un
score radiomique plus élevé, tout comme ceux qui avaient une meilleure
survie.
Une prochaine étude clinique consistera à évaluer la signature de
manière rétrospective et prospective, d’augmenter le nombre de patients
et de les segmenter par type de cancers pour affiner la signature.
Il s’agira aussi d’utiliser des algorithmes plus sophistiqués
d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour prédire
la réponse des patients à l’immunothérapie. Pour cela, les chercheurs
comptent sur l’intégration globale de données venant de l’imagerie, de
la biologie moléculaire et de l’analyse des tissus. C’est tout l’objet
de la collaboration entre Gustave Roussy, l’Inserm, l’Université
Paris-Sud, CentraleSupélec et TheraPanacea qui permettra d’identifier
les patients qui sont les plus à même de répondre au traitement, et
aussi d’améliorer le rapport coût/efficacité de la prise en charge.
// A propos de la radiomique
En radiomique, on considère que
l’imagerie (scanner, IRM, échographie…) ne reflète pas seulement
l’organisation et l’architecture des tissus mais aussi leur composition
moléculaire ou cellulaire. Cette technique consiste à analyser de
manière objective par des algorithmes une image médicale afin d’en
extraire des informations invisibles à l’œil nu comme la texture d’une
tumeur, son microenvironnement, son hétérogénéité… C’est une approche
non invasive pour le patient qui peut être répétée tout au long de la
maladie pour suivre son évolution.
Source
Radiomics to assess tumor infiltrating CD8 T-cells
and response to anti-PD-1/PD-L1 immunotherapy in cancer patients: an
imaging biomarker multi-cohort study
Lancet Oncology, DOI :
10.1016/S1470-2045(18)30413-3
http://www.thelancet.com/journals/lanonc/article/PIIS1470-2045(18)30413-3/fulltext
Roger Sun (MD, MSc)1,2,3*, Elaine Johanna Limkin (MD)1,2,3*, Maria
Vakalopoulou (PhD)3,4,7 Laurent Dercle (MD, MSc)5, Stéphane Champiat
(MD, PhD)6, Shan Rong Han (MD)7, Loïc 8 Verlingue (MD, MSc)6, David
Brandao (MSc)8, Andrea Lancia (MD)1,3,9, Samy Ammari 9 (MD, MSc)10,
Antoine Hollebecque (MD)6, Jean-Yves Scoazec (Prof, MD, PhD)11,12, 10
Aurélien Marabelle (MD, PhD)6, Christophe Massard (MD, PhD)6,
Jean-Charles Soria (Prof, 11 MD, PhD)6,12, Charlotte Robert
(PhD)1,3,12,13, Nikos Paragios (Prof, PhD) 3,4,14, Eric Deutsch 12
(Prof, MD, PhD)1,2,3,6,12†, Charles Ferté (MD, PhD) 1,3,6†
1 INSERM U1030, Radiomics team, Gustave Roussy Cancer Campus, 94800
Villejuif, France
2 Department of Radiation Oncology, Gustave
Roussy Cancer Campus, 94800 Villejuif, 18 France
3 Gustave Roussy –
CentraleSupelec – Therapanacea Center of Artificial Intelligence in
Radiation Therapy & Oncology, Gustave Roussy Cancer Campus, 94800
Villejuif, France
4 Center for Visual Computing, CentraleSupelec,
INRIA, Paris-Saclay University, 91190 Gif-sur-Yvette, France
5
Department of Nuclear Medicine and Endocrine Oncology, Gustave Roussy
Cancer Campus, INSERM U1015, Paris Saclay university, 94800 Villejuif,
France,
6 Drug development Department, Gustave Roussy Cancer
Campus, 94800 Villejuif, France
7 Pathology department, Hôpital
Nord Franche-Comté, 100 route de Moval – CS 10499 Trevenans, 90015
Belfort, France
8 INSERM U1170, Gustave Roussy Cancer Campus, 94800
Villejuif, France
9 Department of Diagnostic Imaging, Molecular
Imaging, Interventional Radiology And Radiotherapy, Tor Vergata General
Hospital, 00133 Rome, Italy
10 Department of Radiology, Gustave
Roussy Cancer Campus, 94800 Villejuif, France
11 Department of
Pathology, Gustave Roussy Cancer Campus, 94800 Villejuif, France
12
Paris-Sud University, Faculté de médecine du Kremlin-Bicêtre, 94270
Kremlin-Bicêtre, France
13 Department of Medical Physics, Gustave
Roussy Cancer Campus, 94800 Villejuif, France
14 TheraPanacea,
75014, Paris, France
1 Résultats de l’étude publiés dans Cancer Discovery : https://www.gustaveroussy.fr/fr/cancer-discovery-etude-MOSCATO-interet-des-analyses-genomiques-haut-debit
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PRESSE
GUSTAVE ROUSSY :
Claire Parisel, Tél. 01
42 11 50 59
06 17 66 00 26
claire.parisel@gustaveroussy.fr
ou
Inserm
Priscille
Riviere, Tél. 01 44 23 60 97
presse@inserm.fr
ou
CentraleSupélec
Laurence
Wendling, Tel. 01 75 31 61 15
Laurence.wendling@centralesupelec.fr
ou
TheraPanacea
:
Catherine Martineau-Huynh, Tel. 06.47.93.51.65
c.huynh@therapanacea.eu
ou
Université
Paris-Sud
Cécile Pérol, Tél. 01 69 15 41 99
06 58 24 68 44
cecile.perol@u-psud.fr