News-Medical Life Sciences a récemment interviewé la Dr Ananya Malhotra, chercheuse à l’École d’hygiène de London, au sujet de ses recherches les plus récentes sur le cancer du pancréas. La Dr Malhotra pense que l’intelligence artificielle (IA) aurait un effet positif sur la capacité de prédire la maladie.

La Dr Malhotra a déclaré qu’elle avait commencé à se concentrer sur l’IA lorsqu’elle a pris conscience que le pronostic des tumeurs pancréatiques et de plusieurs autres cancers ne s’était pas amélioré au cours des dernières décennies. Elle l’a comparé à l’augmentation du taux de survie pour d’autres cancers. La Dr Malhotra a reconnu la nécessité d’une nouvelle approche.

Les Freins au dépistage

De huit à douze personnes sur 100 000 reçoivent un diagnostic d’un cancer du pancréas chaque année, ce qui le place dans la catégorie des maladies rares. Le dépistage des signes précoces de la maladie est de la plus haute importance, mais il est coûteux, invasif et a certains risques.

Le but est de dépister tôt la maladie, avant même que le patient ne présente de symptômes. Cela donne au patient de meilleures chances de survie.

Un Dépistage efficace

L’Organisation mondiale de la santé définit les critères d’un dépistage efficace. Il définit le dépistage comme l’identification d’une maladie non reconnue au moyen de tests ou d’autres interventions qui s’appliquent à une population cible.

La Dr Malhotra suggère qu’en raison de la rareté du cancer du pancréas, le dépistage d’une population entière n’est ni approprié ni pratique.

Elle a ensuite décrit un programme de dépistage efficace comme incluant la population cible (les personnes les plus à risque) et l’accès au traitement pour les personnes atteints de ce cancer.

La Dr Malhotra a souligné que son équipe n’est pas impliquée dans le développement de biomarqueurs (une substance mesurable) ou dans le choix des tests qui seraient les plus efficaces.

Cependant, ils se concentrent sur leur algorithme avec l’intention de l’associer à un test de dépistage précis et non invasif à utiliser pour le dépistage ciblé.

On a demandé à la Dr Malhotra quels signes ou symptômes précoces étaient liés au cancer du pancréas.

Le médecin a répondu que leur modèle d’IA prédit le risque en fonction de toutes les variables. Elle a déclaré qu’il n’était donc pas approprié d’en souligner quelques-uns, mais elle a énuméré ces symptômes courants : maux de dos, perte de poids, anémie, douleurs abdominales, jaunisse et diabète. Les symptômes moins connus sont la fatigue, l’insomnie et la dépression.

Une Analyse par intelligence artificielle (IA)

L’équipe a constaté que la plupart de personnes qui ont finalement développé la maladie avaient reçu des diagnostics de symptômes non spécifiques des années avant de recevoir un diagnostic de cancer.

Jusqu’à présent, les chercheurs ont été incapables d’associer les premiers symptômes à un risque accru de cancer.

Les Résultats de l’étude pilote

L’étude de la Dr Malhotra sur des personnes de moins de soixante ans a donné un pronostic de personnes à risque plus élevé près de vingt mois avant leur diagnostic réel.

Elle a estimé que près de 1 500 tests doivent être administrés pour sauver une personne du cancer du pancréas. Elle ne pense pas que ces chiffres justifient le dépistage à cette étape.

L’IA a cependant le potentiel de réduire le nombre nécessaire pour le dépistage. Ce nombre peut être considérablement réduit si les patients sont comparés aux témoins de la population générale. Les personnes de l’étude pilote utilisées comme témoins avaient d’autres types de cancer.

L’IA identifie les combinaisons de cancers du pancréas

L’équipe estime qu’il sera possible de trouver une combinaison de ces symptômes non spécifiques qui permettra d’identifier les personnes qui présentent un risque plus élevé de contracter la maladie.

L’IA a été utilisée pour étudier les données et pour trouver cette combinaison. Elle cherche des formes dans les données. Selon l’équipe, l’IA améliore les pronostics futurs en s’appuyant sur les exemples qu’elle fournit. Elle applique des informations du passé fournies par l’équipe aux nouvelles données pour prédire des événements futurs.

L’Avantage de l’IA

Quand on travaille avec des données en gros volumes, il est difficile, voire impossible pour l’œil humain d’identifier des tendances ou des règles de codage.

L’apprentissage automatique crée automatiquement des modèles à partir de données. Les algorithmes sont les moteurs de l’apprentissage automatique. Les algorithmes transforment une collection de données (ensemble de données) en modèle.

Selon la Dr Malhotra, les algorithmes d’apprentissage automatique produisent des règles qui sont fournies par des données qui, dit-elle, sont beaucoup plus puissantes.

Prédire les résultats

L’apprentissage automatique est un outil important pour la reconnaissance automatique des formes. En utilisant ces informations, les algorithmes d’apprentissage automatique contrôlent les résultats et classent les données en catégories.

Dans leur étude actuelle, l’équipe a l’intention de créer un algorithme qui produirait un score de risque pour la probabilité qu’un patient ait un cancer du pancréas.

Le score de risque sera basé sur une compilation des symptômes présentés par les patients et comparés à des personnes n’ayant pas la maladie.

Plus tard

Les résultats de l’équipe sont basés sur des diagnostics entre les années 2005 et 2010. La Dr Malhotra aimerait étendre ces résultats avec des données plus récentes.

Une étape importante serait d’examiner les données pré-diagnostiques disponibles deux ans avant le diagnostic. De cette manière, ils pourront trouver plus tôt les patients à haut risque.

Un autre objectif est de trouver des patients cancéreux présentant des symptômes similaires et de les utiliser comme témoins. Cela impliquerait la population générale.

Selon la Dr Malhotra, leurs résultats montrent l’impact de variables telles que le diabète et le tabagisme. L’équipe comparera les témoins en fonction de leur diabète et de leur statut tabagique.

Enfin, l’équipe comparera la rentabilité de leur dépistage à des programmes similaires.

Les conclusions de l’étude de la Dr Malhotra ont été présentées au Congrès mondial de l’ESMO en juillet 2020. C’était bien accueillie.