Contenu
- La détection précoce
- Améliorer le traitement existant
- Trouver de nouveaux remèdes
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
- Conclusion
Source: Kittipong Jirasukhanont / Dreamstime.com
À emporter:
L'intelligence artificielle pourrait-elle être la technologie pour enfin vaincre le cancer? C'est notre meilleur pari pour le moment.
Le vaccin contre le cancer devant être testé sur les humains à la fin de cette année et les nouvelles techniques de détection avancées basées sur l'IA, étaient de plus en plus proches de la victoire dans la lutte contre le cancer. Nous pouvons maintenant prédire cette maladie la plus redoutée avant qu'elle ne se produise et la traiter avec de nouveaux médicaments capables de cibler les faiblesses uniques de l'ADN de cette tumeur maligne.
La détection précoce
Dépister le cancer le plus tôt possible est d’une importance primordiale. Si une tumeur est diagnostiquée à un stade précoce, les médecins peuvent la traiter avec une chance de succès beaucoup plus grande avant qu’elle ne devienne trop grosse. Plus une tumeur maligne se propage, plus les chances de survie du patient sont faibles. Dans un article précédent, nous avions déjà parlé d'un logiciel basé sur des algorithmes capable d'analyser tout type de rapport d'imagerie médicale afin de détecter les anomalies les plus minuscules que l'œil humain ne pouvait espérer trouver. Certains d'entre eux sont si précis qu'ils affichent un taux de détection incroyable de 88% et peuvent être utilisés rétroactivement pour vérifier tous les dossiers médicaux antérieurs d'un patient donné (ou même d'une population) en quelques minutes.
De nouveaux algorithmes intelligents capables de détecter des modèles complexes de tumeurs sont développés chaque jour, et certains d'entre eux peuvent être utilisés pour détecter une tumeur dès le moment même où elle se forme. Une start-up de traitement du cancer, Cyrcadia Health, a mis au point de petites pièces à porter pouvant être facilement insérées sous un soutien-gorge afin de détecter les changements de température dans le sein d'une femme. À l'aide d'un logiciel d'analyse prédictive d'apprentissage automatique, le dispositif intelligent peut détecter toute tendance circadienne anormale dans les tissus mammaires et alerter immédiatement la femme (et son fournisseur de soins de santé). Selon les premiers tests réalisés par le fabricant, les patchs remplis de capteurs peuvent détecter jusqu'à 80% des tumeurs du sein. (Pour plus d'informations sur l'utilisation de la technologie en santé, consultez Le rôle de l'informatique dans le diagnostic médical.)
Ce qui est encore plus intéressant, c’est que l’apprentissage automatique ouvre inévitablement de nouvelles possibilités de détection précoce. Ce qui fait du cancer une maladie si difficile à combattre, c’est l’extrême variabilité de ses nombreuses formes. Bien que la génomique du cancer ait beaucoup progressé, la surveillance de l'ADN humain pour détecter toute mutation du génome nécessite des efforts considérables en matière de séquençage. Plus l'IA peut collecter d'échantillons et d'exemples de tumeurs malignes, plus elle peut en apprendre davantage sur le cancer et alléger considérablement le fardeau informatique lié au séquençage de toute mutation potentielle.
Améliorer le traitement existant
La plupart des agents de chimiothérapie traditionnels sont connus pour leurs effets dévastateurs sur le corps humain, tels que l'alopécie, la fatigue constante, les vomissements pernicieux et bien d'autres. Des thérapies biologiques plus récentes et plus sélectives ont été mises au point ces dernières années pour stimuler le système immunitaire du corps à agir contre les cellules malignes. Appelées collectivement «immunothérapie», bon nombre de ces nouveaux traitements sont beaucoup plus tolérables, mais il est difficile de prédire s'ils vont agir contre une tumeur spécifique ou non.
Un exemple en est les inhibiteurs de PD-1, un groupe d'anticorps monoclonaux qui empêchent les cellules cancéreuses de désactiver le système immunitaire. Cependant, certaines populations de patients sont connues pour leur taux de réponse extrêmement faible à ce type de traitement. Par exemple, les inhibiteurs de PD-1 ne fonctionnent pas chez environ 80% des patients avancés atteints d'un cancer du poumon non à petites cellules, ce qui entraîne un gaspillage important de ressources en raison du coût élevé de ces anticorps.
La précision en oncologie est une nouvelle branche qui développe de nouvelles techniques qui améliorent les décisions de traitement en ne trouvant, par exemple, que les patients susceptibles de bénéficier du traitement aux inhibiteurs de la PD-1 décrit ci-dessus. Des chercheurs de l’Institut Curie en France travaillent avec la start-up américaine Freenome au développement d’une nouvelle alternative non invasive à la biopsie chirurgicale afin de rechercher l’ADN cancéreux circulant dans le sang. Freenomes AI est nourri de données provenant de patients atteints d'un cancer et a pour mission de rechercher tout lien entre les biomarqueurs sanguins et la réponse des patients au traitement. Leur essai clinique pourrait être le premier parmi d'autres visant à améliorer l'efficacité et la précision de l'immunothérapie moderne, en économisant des ressources précieuses gaspillées pour le traitement de patients qui n'en bénéficieraient pas. (La technologie est de plus en plus répandue dans les soins de santé, mais qu'en pensent les patients? Découvrez ce que les patients attendent de la technologie des soins de santé?)
Trouver de nouveaux remèdes
Le soi-disant "vaccin contre le cancer" qui, jusqu'à présent, a guéri jusqu'à 97% des tumeurs chez la souris, est probablement la nouvelle la plus révolutionnaire de tous les temps. En réalité, le vaccin contre le cancer tire son nom du fait qu’il peut empêcher le retour des tumeurs. Une fois de plus, ce nouveau traitement étonnant active les cellules T du système immunitaire pour éliminer les cellules cancéreuses dans tout le corps. Ce nouveau "vaccin" se distingue des autres types d’immunothérapie, c’est que les deux agents qui le composent sont injectés directement. à l'intérieur la tumeur à réactiver les cellules T "dormantes". Pour cette raison, ces cellules ne ressemblent à aucune autre cellule T trouvée dans le corps, mais à une population spécifique formée à la reconnaissance des protéines spécifiques du cancer. Une fois qu'ils ont détruit la tumeur à l'intérieur de ce tissu, ils peuvent même se déplacer librement dans la circulation sanguine pour rechercher et détruire toute autre cellule cancéreuse ayant infiltré d'autres tissus (un phénomène connu en médecine sous le nom de "métastase").
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Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Si cette idée semble incroyable, eh bien, c'est parce qu'elle l'est. Allons-nous gagner la guerre contre le cancer dès que ce vaccin aura terminé ses essais et sera rendu public? Malheureusement, les choses sont rarement aussi simples et ce traitement ne fonctionne que sur un sous-ensemble spécifique de types de cancer, car chaque type de cancer est affecté de manière différente par le système immunitaire. Et c’est là que AI va nous aider, encore une fois, en tant que Deus Ex machina, ou, dans ce cas, un apprentissage machine deus ex machina.
La société danoise Evaxion a récemment reçu un fonds de près d’un million de dollars pour mettre au point un projet d’apprentissage automatique permettant de personnaliser l’immunothérapie en fonction des besoins de chaque patient. Les mutations qui conduisent à la croissance incontrôlée de cellules malignes diffèrent d'un patient à l'autre et dépendent de son génome spécifique. En séquençant les gènes dans les cellules cancéreuses et les cellules saines du patient, l'IA peut identifier les modifications individuelles de l'ADN propres au cancer de ce patient, puis concevoir des antigènes de vaccin qui, une fois encore, prêtent une main précieuse au système immunitaire de l'hôte.
Evaxion est loin d’être la seule société à rechercher des solutions personnalisées en matière de traitement du cancer, et la seule chose qui différencie vraiment les différentes startups n’est pas la méthode, mais la puissance de leurs algorithmes d’apprentissage automatique. Que ce soit la société danoise qui remportera éventuellement la course, seul le temps nous le dira, mais ce qui compte vraiment, c'est que l'élément qui va faire la différence est l'IA.
Conclusion
L’un des murs les plus hauts et les plus insurmontables qui fait du traitement anticancéreux un privilège disponible uniquement dans les pays les plus riches ou pour les personnes les plus riches est, de loin, son coût exorbitant. Ces nouvelles technologies basées sur l'IA peuvent contribuer à réduire le gaspillage et à réduire les coûts, rendant ainsi le traitement du cancer beaucoup plus abordable et, par conséquent, plus "démocratique".