L'intelligence artificielle (IA) s'impose de plus en plus comme un outil indispensable dans le domaine de la recherche médicale, offrant des perspectives inédites pour le diagnostic et le traitement de maladies complexes comme le cancer. Son application permet d'analyser des volumes massifs de données et de combiner des informations hétérogènes pour une meilleure compréhension des pathologies.
Points Clés
- L'IA accélère l'analyse des données génomiques grâce au séquençage à haut débit (NGS).
- Le deep learning permet d'identifier des profils tumoraux complexes et de les rechercher dans le plasma sanguin.
- L'IA peut intégrer des données génétiques, d'imagerie et d'anatomopathologie pour un diagnostic plus précis.
- L'objectif est d'améliorer la détection des cancers, l'interception des rechutes, l'identification des résistances et le développement de nouveaux traitements.
L'IA au Service de la Lutte Contre le Cancer
Dans la prise en charge des cancers du sein, la Société Européenne d'Oncologie Médicale (ESMO) recommande désormais l'utilisation du séquençage à haut débit (NGS). Cette technologie permet d'analyser le génome de la tumeur en un temps record, générant ainsi d'énormes quantités de données génomiques. Le traitement de ces données nécessite le recours à des algorithmes d'IA pour identifier les mutations pertinentes. C'est une première étape cruciale dans l'utilisation de l'IA pour combattre le cancer.
Vers une Identification Plus Fine des Profils Tumoraux
Une évolution prometteuse se dessine avec l'ambition d'identifier non pas un événement spécifique, mais des combinaisons d'événements. Le Professeur Éric Pasmant, chef du service de génétique de l'Institut Curie, explique que pour cela, il faudra faire appel à l'apprentissage profond (deep learning). Ce type d'IA permettra d'identifier des profils, c'est-à-dire des combinaisons de modifications génomiques, comme celles observées dans les tumeurs du sein, et de les rechercher ensuite dans le plasma des patientes.
L'Intégration de Données Hétérogènes
Au-delà du traitement de volumes de données considérables, l'IA offre l'avantage de pouvoir combiner des données hétérogènes. Il peut s'agir de données génétiques (mutations, variations du nombre de copies de l'ADN), d'imagerie médicale ou encore d'anatomopathologie. Cette intégration de différentes sources d'information vise à aboutir à des conclusions plus fiables et complètes.
Perspectives d'Avenir
L'espoir est que cette intégration de divers types de données permette de diagnostiquer les cancers avec une plus grande précision, d'intercepter plus efficacement les rechutes, d'identifier les mécanismes de résistance aux traitements et, in fine, d'aider au développement de nouvelles thérapies plus ciblées et efficaces. L'IA ouvre ainsi de nouvelles voies pour une médecine de précision.