- Identifier les changements dans les marqueurs spécifiques de méthylation de l'ADN (une caractéristique majeure des cellules cancéreuses) indiquant différents types de cancer revient à "chercher une aiguille dans une botte de foin", selon une étude.
- En utilisant une IA formée pour analyser les "schémas inhabituels de méthylation de l’ADN", des chercheurs ont pu identifier treize cancers différents (sein, foie, poumon, prostate...) à partir de tissus non cancéreux, et ce avec une précision de 98,2 %.
- À terme, ce type de modèle "pourrait aider les médecins à dépister les cancers précoces et à améliorer considérablement les pronostics des patients, car la plupart des cancers sont traitables ou curables s'ils sont détectés suffisamment tôt".
Avec vingt millions de nouveaux cas et dix millions de décès chaque année, le cancer constitue la deuxième cause de mortalité dans le monde. Et d’ici à 2050, les chiffres devraient bondir de 77 %, selon l’Organisation mondiale de la Santé. Pour la plupart des tumeurs, plus le diagnostic est fait tôt, moins les traitements sont lourds et meilleures sont les chances de guérison.
Or, d’après une étude publiée dans la revue Biology Methods & Protocols, les médecins pourront bientôt compter sur l’intelligence artificielle (IA) pour détecter efficacement le cancer chez les patients, ce qui ouvrirait la voie à un traitement précoce.
Cancer et méthylation de l’ADN
La nouvelle approche cible le processus de méthylation de l’ADN, définie par des modifications chimiques extracellulaires qui interviennent pour réguler l’expression des gènes sans modifier la séquence d’ADN. La communauté scientifique sait depuis longtemps que l'altération généralisée du profil de méthylation de l'ADN est une caractéristique majeure des cellules cancéreuses.
"Chaque cellule individuelle possède des millions de ces marqueurs de méthylation de l'ADN, expliquent les chercheurs de l'Université de Cambridge et de l'Imperial College London (Royaume-Uni) dans un communiqué. Nous avons observé des changements dans ces marqueurs au début du développement du cancer, changements qui pourraient aider à son diagnostic précoce. En effet, il est possible d'examiner quelles bases de l'ADN sont méthylées dans les cancers et dans quelle mesure, par rapport aux tissus sains."
Treize cancers différents détectés par l’intelligence artificielle
Problème, identifier les signatures spécifiques de méthylation de l'ADN indiquant différents types de cancer revient à "chercher une aiguille dans une botte de foin". C’est là que l’IA développée par l’équipe de recherche a été d’une aide précieuse. En utilisant une combinaison d’apprentissage automatique ("machine learning") et profond ("deep learning") formée pour analyser les "schémas inhabituels de méthylation de l’ADN", les chercheurs ont pu identifier treize cancers différents (sein, foie, poumon, prostate...) à partir de tissus non cancéreux, et ce avec une précision de 98,2 %.
"Cette méthode repose sur des échantillons de tissus (et non sur des fragments d'ADN dans le sang) et nécessiterait d’autres tests sur un panel plus diversifié d'échantillons de biopsie avant d’être opérationnelle pour un usage clinique", tempèrent les scientifiques. Il n’empêche que ce type de modèle IA "pourrait aider les médecins à dépister les cancers précoces et à améliorer considérablement les pronostics des patients, car la plupart des cancers sont traitables ou curables s'ils sont détectés suffisamment tôt".
