L’intelligence artificielle pourrait aider les cliniciens à prédire la réponse à l’immunothérapie. C’est l’une des pistes qui permettrait d’améliorer la sélection des patients et de prescrire ce traitement innovant à ceux qui en bénéficieront le plus.
L'environnement tumoral est un paramètre essentiel sur le succès de l’immunothérapie. Notamment, plus l’infiltration tumorale lymphocytaire - en particulier de type lymphocytes T de type CD8 (LT CD8) - est présente en péri-tumoral, plus la tumeur est sensible aux anti-PD1/PDL1. Mais comment évaluer cette infiltration ? C’est là qu’intervient l’intelligence artificielle qui permet de fournir de nouveaux outils de diagnostic non invasifs permettant de s’affranchir du besoin de la biopsie tumorale, procédure invasive jamais sans risque en fonction de la localisation de la tumeur.
Une signature radiomique
Un groupe de chercheurs de l’institut Gustave-Roussy (IGR), de Centrale-Supélec, de l’Inserm, de l’université Paris-Sud et de TheraPanacea a conçu et « entraîné » un algorithme à analyser des images de scanners de tumeurs et à en déterminer une « signature radiomique ». En effet, en radiomique, on considère que l’imagerie (scanner, IRM, échographie) reflète non seulement l’organisation et l’architecture des tissus, mais aussi leur composition moléculaire ou cellulaire. C’est pourquoi une analyse fine fondée sur des algorithmes peut permettre d’extraire des informations non perceptibles à l’œil nu telles que l’hétérogénéité, la texture ou le micro-environnement d’une tumeur.
L’algorithme parvient, à partir des images scannographiques, aux mêmes conclusions que l'analyse génomique, notamment sur la présence ou non de LT CD8 intratumoraux. La signature radiomique permet d'établir un score prédictif de réponse à l’immunothérapie.
Cette signature a été évaluée sur trois cohortes rétrospectives (dont celle de TCGA (The Cancer Genome Atlas) comportant 350 patients) mais aussi en situation clinique réelle dans des essais d’immunothérapie de phase I. Les patients répondeurs à 3-6 mois y ont obtenu des scores radiomiques plus élevés à l’inclusion. Ces travaux ont fait l’objet d’une étude dans « The Lancet Oncology ».
Pourra-t-on bientôt se passer de biopsie pour sélectionner les patients pouvant bénéficier d’une immunothérapie ? En fait, pour affiner la signature radiomique, d’autres études restent nécessaires.
Charge mutationnelle tumorale
Parmi les multiples approches de recherche de biomarqueurs figurent l'immunohistochimie PD-L1, l'expression des gènes tumoraux, le séquençage de l'ARN et, depuis peu, la charge mutationnelle tumorale ou tumor mutation burden (TMB), qui correspond au nombre de mutations génomiques présentes au sein de l’ADN tumoral.
Jusqu'à présent, le TMB ne pouvait être mesuré qu'à l'aide d'une biopsie tumorale. Le test F1 de Foundation Medicine « bTMB », utilisant l’ADN circulant, permettrait d'étendre les tests TMB à davantage de patients, y compris ceux qui ne peuvent pas subir une biopsie tumorale invasive ou lorsque le tissu n'est pas disponible ou de taille insuffisante pour évaluer.
L’étude de phase 2 B-F1RST est la première à apporter une évaluation prospective de la charge mutationnelle avec le test « bTMB », dans le cadre d’un traitement du cancer bronchique non à petites cellules (CBNPC), en première ligne et monothérapie, par l’atézolizumab. Ces données préliminaires, présentées à l’ESMO à Munich, en novembre dernier, montrent la faisabilité et l’intérêt potentiel du bTMB pour prédire l’efficacité de l’immunothérapie chez ces patients. Des résultats qui restent à implémenter dans des essais de plus grand effectif.
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