<\/p>\n
News-Medical Life Sciences<\/em><\/a> a r\u00e9cemment interview\u00e9 la Dr Ananya Malhotra, chercheuse \u00e0 l\u2019\u00c9cole d\u2019hygi\u00e8ne de London, au sujet de ses recherches les plus r\u00e9centes sur le cancer du pancr\u00e9as. La Dr Malhotra pense que l’intelligence artificielle (IA) aurait un effet positif sur la capacit\u00e9 de pr\u00e9dire la maladie.<\/p>\n La Dr Malhotra a d\u00e9clar\u00e9 qu’elle avait commenc\u00e9 \u00e0 se concentrer sur l’IA lorsqu’elle a pris conscience que le pronostic des tumeurs pancr\u00e9atiques et de plusieurs autres cancers ne s’\u00e9tait pas am\u00e9lior\u00e9 au cours des derni\u00e8res d\u00e9cennies. Elle l’a compar\u00e9 \u00e0 l’augmentation du taux de survie pour d’autres cancers. La Dr Malhotra a reconnu la n\u00e9cessit\u00e9 d’une nouvelle approche.<\/p>\n Les Freins au d\u00e9pistage<\/strong><\/p>\n De huit \u00e0 douze personnes sur 100 000 re\u00e7oivent un diagnostic d\u2019un cancer du pancr\u00e9as chaque ann\u00e9e, ce qui le place dans la cat\u00e9gorie des maladies rares. Le d\u00e9pistage des signes pr\u00e9coces de la maladie est de la plus haute importance, mais il est co\u00fbteux, invasif et a certains risques.<\/p>\n Le but est de d\u00e9pister t\u00f4t la maladie, avant m\u00eame que le patient ne pr\u00e9sente de sympt\u00f4mes. Cela donne au patient de meilleures chances de survie.<\/p>\n Un D\u00e9pistage efficace<\/strong><\/p>\n L’Organisation mondiale de la sant\u00e9 d\u00e9finit les crit\u00e8res d’un d\u00e9pistage efficace. Il d\u00e9finit le d\u00e9pistage comme l’identification d’une maladie non reconnue au moyen de tests ou d’autres interventions qui s’appliquent \u00e0 une population cible.<\/p>\n La Dr Malhotra sugg\u00e8re qu’en raison de la raret\u00e9 du cancer du pancr\u00e9as, le d\u00e9pistage d’une population enti\u00e8re n’est ni appropri\u00e9 ni pratique.<\/p>\n Elle a ensuite d\u00e9crit un programme de d\u00e9pistage efficace comme incluant la population cible (les personnes les plus \u00e0 risque) et l\u2019acc\u00e8s au traitement pour les personnes atteints de ce cancer.<\/p>\n La Dr Malhotra a soulign\u00e9 que son \u00e9quipe n’est pas impliqu\u00e9e dans le d\u00e9veloppement de biomarqueurs (une substance mesurable) ou dans le choix des tests qui seraient les plus efficaces.<\/p>\n Cependant, ils se concentrent sur leur algorithme avec l’intention de l’associer \u00e0 un test de d\u00e9pistage pr\u00e9cis et non invasif \u00e0 utiliser pour le d\u00e9pistage cibl\u00e9.<\/p>\n On a demand\u00e9 \u00e0 la Dr Malhotra quels signes ou sympt\u00f4mes pr\u00e9coces \u00e9taient li\u00e9s au cancer du pancr\u00e9as.<\/em><\/p>\n Le m\u00e9decin a r\u00e9pondu que leur mod\u00e8le d’IA pr\u00e9dit le risque en fonction de toutes les variables. Elle a d\u00e9clar\u00e9 qu’il n’\u00e9tait donc pas appropri\u00e9 d’en souligner quelques-uns, mais elle a \u00e9num\u00e9r\u00e9 ces sympt\u00f4mes courants : maux de dos, perte de poids, an\u00e9mie, douleurs abdominales, jaunisse et diab\u00e8te. Les sympt\u00f4mes moins connus sont la fatigue, l’insomnie et la d\u00e9pression.<\/p>\n Une Analyse par intelligence artificielle (IA)<\/strong><\/p>\n L’\u00e9quipe a constat\u00e9 que la plupart de personnes qui ont finalement d\u00e9velopp\u00e9 la maladie avaient re\u00e7u des diagnostics de sympt\u00f4mes non sp\u00e9cifiques des ann\u00e9es avant de recevoir un diagnostic de cancer.<\/p>\n Jusqu’\u00e0 pr\u00e9sent, les chercheurs ont \u00e9t\u00e9 incapables d’associer les premiers sympt\u00f4mes \u00e0 un risque accru de cancer.<\/p>\n Les R\u00e9sultats de l\u2019\u00e9tude pilote<\/strong><\/p>\n L\u2019\u00e9tude de la Dr Malhotra sur des personnes de moins de soixante ans a donn\u00e9 un pronostic de personnes \u00e0 risque plus \u00e9lev\u00e9 pr\u00e8s de vingt mois avant leur diagnostic r\u00e9el.<\/p>\n Elle a estim\u00e9 que pr\u00e8s de 1 500 tests doivent \u00eatre administr\u00e9s pour sauver une personne du cancer du pancr\u00e9as. Elle ne pense pas que ces chiffres justifient le d\u00e9pistage \u00e0 cette \u00e9tape.<\/p>\n L’IA a cependant le potentiel de r\u00e9duire le nombre n\u00e9cessaire pour le d\u00e9pistage. Ce nombre peut \u00eatre consid\u00e9rablement r\u00e9duit si les patients sont compar\u00e9s aux t\u00e9moins de la population g\u00e9n\u00e9rale. Les personnes de l’\u00e9tude pilote utilis\u00e9es comme t\u00e9moins avaient d’autres types de cancer.<\/p>\n L’IA identifie les combinaisons de cancers du pancr\u00e9as<\/strong><\/p>\n L’\u00e9quipe estime qu’il sera possible de trouver une combinaison de ces sympt\u00f4mes non sp\u00e9cifiques qui permettra d’identifier les personnes qui pr\u00e9sentent un risque plus \u00e9lev\u00e9 de contracter la maladie.<\/p>\n L’IA a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour \u00e9tudier les donn\u00e9es et pour trouver cette combinaison. Elle cherche des formes dans les donn\u00e9es. Selon l’\u00e9quipe, l’IA am\u00e9liore les pronostics futurs en s’appuyant sur les exemples qu’elle fournit. Elle applique des informations du pass\u00e9 fournies par l’\u00e9quipe aux nouvelles donn\u00e9es pour pr\u00e9dire des \u00e9v\u00e9nements futurs.<\/p>\n L\u2019Avantage de l\u2019IA<\/strong><\/p>\n Quand on travaille avec des donn\u00e9es en gros volumes, il est difficile, voire impossible pour l’\u0153il humain d’identifier des tendances ou des r\u00e8gles de codage.<\/p>\n L’apprentissage automatique cr\u00e9e automatiquement des mod\u00e8les \u00e0 partir de donn\u00e9es. Les algorithmes sont les moteurs de l\u2019apprentissage automatique. Les algorithmes transforment une collection de donn\u00e9es (ensemble de donn\u00e9es) en mod\u00e8le.<\/p>\n Selon la Dr Malhotra, les algorithmes d\u2019apprentissage automatique produisent des r\u00e8gles qui sont fournies par des donn\u00e9es qui, dit-elle, sont beaucoup plus puissantes.<\/p>\n Pr\u00e9dire les r\u00e9sultats<\/strong><\/p>\n L\u2019apprentissage automatique est un outil important pour la reconnaissance automatique des formes. En utilisant ces informations, les algorithmes d\u2019apprentissage automatique contr\u00f4lent les r\u00e9sultats et classent les donn\u00e9es en cat\u00e9gories.<\/p>\n Dans leur \u00e9tude actuelle, l’\u00e9quipe a l’intention de cr\u00e9er un algorithme qui produirait un score de risque pour la probabilit\u00e9 qu’un patient ait un cancer du pancr\u00e9as.<\/p>\n Le score de risque sera bas\u00e9 sur une compilation des sympt\u00f4mes pr\u00e9sent\u00e9s par les patients et compar\u00e9s \u00e0 des personnes n’ayant pas la maladie.<\/p>\n Plus tard<\/strong><\/p>\n Les r\u00e9sultats de l’\u00e9quipe sont bas\u00e9s sur des diagnostics entre les ann\u00e9es 2005 et 2010. La Dr Malhotra aimerait \u00e9tendre ces r\u00e9sultats avec des donn\u00e9es plus r\u00e9centes.<\/p>\n Une \u00e9tape importante serait d’examiner les donn\u00e9es pr\u00e9-diagnostiques disponibles deux ans avant le diagnostic. De cette mani\u00e8re, ils pourront trouver plus t\u00f4t les patients \u00e0 haut risque.<\/p>\n Un autre objectif est de trouver des patients canc\u00e9reux pr\u00e9sentant des sympt\u00f4mes similaires et de les utiliser comme t\u00e9moins. Cela impliquerait la population g\u00e9n\u00e9rale.<\/p>\n Selon la Dr Malhotra, leurs r\u00e9sultats montrent l’impact de variables telles que le diab\u00e8te et le tabagisme. L’\u00e9quipe comparera les t\u00e9moins en fonction de leur diab\u00e8te et de leur statut tabagique.<\/p>\n Enfin, l’\u00e9quipe comparera la rentabilit\u00e9 de leur d\u00e9pistage \u00e0 des programmes similaires.<\/p>\n Les conclusions de l’\u00e9tude de la Dr Malhotra ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9es au Congr\u00e8s mondial de l’ESMO en juillet 2020. C\u2019\u00e9tait bien accueillie.<\/p>\n News-Medical Life Sciences a r\u00e9cemment interview\u00e9 la Dr Ananya Malhotra, chercheuse \u00e0 l\u2019\u00c9cole d\u2019hygi\u00e8ne de London, au sujet de ses recherches les plus r\u00e9centes sur le cancer du pancr\u00e9as. La Dr Malhotra pense que l’intelligence artificielle (IA) aurait un effet positif sur la capacit\u00e9 de pr\u00e9dire la maladie. 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