HAIFA, Israël — Depuis son laboratoire du quatrième étage de l’Institut de technologie Technion-Israël, le professeur Ron Kimmel peut voir la baie d’Haïfa, les pentes verdoyantes du mont Carmel et les collines lointaines de Galilée. Mais c’est la vue des cellules microscopiques du cancer du sein sur son écran d’ordinateur qui l’excite vraiment.
Kimmel est un expert en vision par ordinateur, en apprentissage automatique, en imagerie médicale et en calcul scientifique. Il pense que l’intelligence artificielle peut améliorer considérablement la précision et l’efficacité de l’identification des sous-types de cancer, ce qui, de manière cruciale, peut aider les oncologues à adapter les traitements à chaque patient.
« Nous n’essayons pas de diagnostiquer si une patiente a un cancer ; ce sont des cas déjà confirmés de cancer du sein invasif », a déclaré Kimmel. « Mais l’un des défis consiste à décider exactement quel patient bénéficiera de quel traitement. Il ne faut pas surtraiter ou sous-traiter. »
Kimmel a déclaré que l’IA – qui peut analyser de grandes quantités de données issues d’essais cliniques – est souvent plus précise que les observations humaines, ce qui la rend particulièrement utile pour déterminer comment traiter le cancer du sein.
L’IA est également au centre des préoccupations du Dr Debbie Anaby, fondatrice du laboratoire d’imagerie du cancer du sein (BreaCIL) du centre médical Sheba à Tel Aviv. Son objectif est de minimiser l’anxiété des patients et de réduire le nombre de biopsies inutiles en utilisant des approches informatiques basées sur l’IA pour analyser les analyses.
« L’IRM est l’outil d’imagerie le plus sensible disponible pour détecter le cancer du sein, en particulier pour les femmes à haut risque comme les porteuses de la mutation BRCA ou celles ayant des antécédents familiaux. Mais cette haute sensibilité permet également de détecter de nombreuses lésions qui semblent suspectes, mais qui s’avèrent finalement bénignes », a déclaré Anaby. « L’objectif de mes recherches est de développer des outils basés sur l’IA pour aider les radiologues à distinguer plus précisément le cancer des résultats inoffensifs. »
À Sheba se trouve également le Dr Talia Golan, qui dirige le programme de lutte contre le cancer du pancréas et le laboratoire de recherche translationnelle sur le pancréas. Parmi les cancers les plus mortels, le cancer du pancréas est particulièrement difficile à traiter. Et comme le cancer du sein, le cancer du pancréas est plus fréquent chez les Juifs ashkénazes en raison de la présence accrue de mutations BRCA1 et BRCA2.
Selon les recherches, environ 1 juif ashkénaze sur 40 est porteur d’une mutation BRCA1 ou BRCA2, ce qui est 10 à 20 fois plus élevé que dans la population générale. Même si le fait d’avoir une copie mutée ou défectueuse du gène BRCA1 ou BRCA2 peut conduire au cancer du pancréas, le risque est 2 à 6 fois plus élevé que celui des personnes ne présentant pas de telles mutations.
Golan a déclaré que les deux dernières années ont vu « des pas de géant dans le domaine de la recherche guidée par l’IA » en ce qui concerne le cancer du pancréas.
« La capacité de la science à intégrer l’ensemble des données de recherche – y compris les données cliniques et toutes les autres données concernant un patient – et à les analyser de manière non filtrée est limitée », a déclaré Golan. « Cependant, nous pouvons capturer et intégrer ces données et utiliser l’IA pour prédire quelle trajectoire de traitement est la plus susceptible de bénéficier à chaque patient, sur la base de l’analyse de très grandes cohortes. »
Bien entendu, malgré toutes ses promesses, Golan prévient que l’IA peut aussi être une arme à double tranchant.
« Vous devez apprendre à utiliser l’IA, mais c’est comme un monstre », a-t-elle déclaré. « Vous devez être prudent, car l’IA peut prédire des choses qui sont inexactes. Vous devez avoir des connaissances suffisamment approfondies pour identifier les inexactitudes, et vous devez savoir quelles invites vous mettez en place pour guider l’IA. »
Ce que Kimmel, Anaby et Golan ont en commun n’est pas seulement qu’ils utilisent tous les trois l’IA pour transformer la recherche, le traitement et le diagnostic du cancer. Tous trois ont également reçu des subventions du Fonds israélien de recherche sur le cancer (ICRF), une organisation internationale à but non lucratif basée à New York qui investit dans les scientifiques israéliens qui mènent des percées mondiales dans la recherche sur le cancer.
Alan Herman, directeur exécutif de l’ICRF, a déclaré que les cancers mutants BRCA – en particulier le cancer du sein et du pancréas – restent parmi les défis les plus urgents en oncologie et que l’IA ouvre des portes que les méthodes de recherche traditionnelles ne pouvaient tout simplement pas atteindre auparavant.
« Ces trois projets reflètent exactement ce pour quoi l’ICRF a été créé : une science audacieuse qui se traduira par un réel impact clinique pour les patients », a déclaré Herman, lui-même survivant du cancer. « Nous sommes fiers de financer des chercheurs qui utilisent des outils informatiques de pointe pour détecter ces cancers plus tôt, les comprendre plus précisément et, à terme, les traiter plus efficacement.
Kimmel, qui a fondé et dirige le laboratoire de traitement d’images géométriques du Technion, reçoit 180 000 dollars de financement ICRF sur une période de trois ans. Cette subvention est destinée à un modèle d’IA sur lequel Kimmel travaille et qui est formé pour analyser des échantillons pathologiques de routine afin de prédire si une patiente atteinte d’un cancer du sein est susceptible de bénéficier d’une chimiothérapie.
« Traditionnellement, les médecins examinent quelques tranches d’une tumeur en utilisant une coloration de base, puis effectuent des tests plus détaillés sur des zones sélectionnées pour comprendre son type et ses caractéristiques », a déclaré Kimmel. « Notre méthode basée sur l’IA examine toutes ces lames de base à travers la tumeur, afin de pouvoir capturer des caractéristiques qui peuvent manquer dans quelques échantillons sélectionnés. Nous avons montré que cette vue plus large peut également aider à déterminer le meilleur traitement. »
Un tel système ne nécessite qu’un scanner numérique et un accès Internet, ce qui rend possible l’analyse avancée des échantillons de biopsie dans n’importe quelle clinique, même dans les zones aux ressources médicales limitées. Cette technologie « devrait à terme conduire à des méthodes pathologiques améliorées et à de meilleurs outils de pronostic pour les oncologues, et devrait à terme améliorer la qualité de vie des patients du monde entier », selon l’ICRF.
Anaby – lauréate d’un prix de développement de carrière ICRF d’une valeur de 135 000 $ sur trois ans – s’efforce de combiner le traitement avancé des images, l’analyse quantitative des images et l’IA pour extraire des informations d’IRM du sein que les cliniciens n’utilisent pas systématiquement.
Par exemple, Anaby a déclaré que l’IA peut détecter des lésions extrêmement petites que l’œil humain peut manquer ; cela peut également aider à faire la distinction entre les tumeurs du sein cancéreuses et non cancéreuses.
« Plutôt que de traiter l’IRM du sein simplement comme une collection d’images, nous la transformons en mesures quantitatives objectives qui capturent des modèles d’imagerie subtils dans le tissu mammaire », a déclaré Anaby, qui travaille en étroite collaboration avec le professeur Miri Sklair-Levy, responsable de la radiologie du sein au centre médical Sheba. « Nous étudions ensuite si ces mesures révèlent des signatures d’imagerie du cancer et si l’apprentissage automatique peut les utiliser pour mieux distinguer les tumeurs malignes des lésions bénignes et du tissu mammaire normal. »
À Sheba, les femmes présentant un risque élevé de cancer du sein subissent un examen IRM une fois par an tout au long de leur vie, de 25 ou 30 ans jusqu’au début de 70 ans. Entre 60 et 70 % de ces IRM donnent des faux positifs, selon Anaby.
« Ces femmes subissent généralement davantage de biopsies parce que les médecins ne veulent prendre aucun risque », a déclaré Anaby. « C’est une période très anxieuse pour ces femmes. »
Anaby a déclaré que le soutien du Fonds israélien de recherche sur le cancer a permis à son équipe de faire le premier pas. « Grâce à l’ICRF, nous avons pu développer ces modèles en utilisant les données de patients israéliens », a-t-elle expliqué. « Ensuite, nous voulons voir si ces modèles d’imagerie sont vrais pour les femmes d’horizons différents, afin que les connaissances que nous acquérons puissent aider autant de personnes que possible. »
Anaby a ajouté que la subvention de l’ICRF « nous permettra de développer une nouvelle idée en interne, d’obtenir quelques premiers résultats et ensuite de passer de là à un ensemble plus large de populations – pour les femmes noires, hispaniques et asiatiques également, pas seulement la population israélienne qui comprend un pourcentage élevé de Juifs ashkénazes porteurs de mutations BRCA », a-t-elle déclaré. « Cela signifie un véritable mélange de données. »
Golan, née et élevée en Afrique du Sud, travaille à Sheba depuis 2004, où elle traite le cancer du pancréas, avec un intérêt particulier pour les patients porteurs de mutations héréditaires BRCA1 et BRCA2. Ces patients, a-t-elle déclaré, répondent généralement bien à la chimiothérapie à base de platine et aux inhibiteurs de PARP, un type de médicament anticancéreux ciblé.
Entre 900 et 1 000 patients reçoivent un diagnostic de cancer du pancréas chaque année en Israël ; environ 380 d’entre eux sont soignés à la clinique de Golan. À l’échelle mondiale, environ 5 % des personnes atteintes de la maladie présentent des mutations BRCA, bien qu’en Israël la prévalence soit plus élevée.
« De nouveaux médicaments ont récemment reçu l’approbation de la FDA, mais il s’agit toujours d’un cancer très agressif et le taux de survie à cinq ans est assez faible », a-t-elle déclaré, ajoutant qu’outre les facteurs génétiques, le cancer du pancréas est en augmentation en raison de causes évitables telles que l’obésité et le tabagisme.
La subvention de 500 000 $ sur cinq ans de Golan financera les tests de nouveaux agents biologiques dans des contextes précliniques en utilisant des modèles dérivés de patients qui imitent le parcours clinique des patients.
« En utilisant ces systèmes modèles précliniques, nous étudions les mécanismes de résistance au traitement biologique et essayons de découvrir de nouvelles combinaisons de traitements pour améliorer les résultats pour ce sous-ensemble unique de patients », a-t-elle déclaré. « L’IA nous aidera à identifier des sous-types spécifiques de patients qui peuvent bénéficier d’un traitement de précision. Certains peuvent vraiment bénéficier d’un traitement intensif, tandis que pour d’autres, le mieux que vous puissiez faire pour eux est de leur offrir de bons soins palliatifs. »
Pour les chercheurs qui adoptent l’IA, le potentiel est énorme, malgré les risques. « C’est vraiment une période fascinante », a déclaré Golan. « Je suis moi-même encore en train d’apprendre cela. »
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L’article Comment les chercheurs israéliens utilisent l’IA pour transformer le traitement et les diagnostics du cancer est apparu en premier sur la Jewish Telegraphic Agency.