Ces travaux sont présentés dans la revue Lancet Oncology.
Le communiqué de Gustave Roussy explique :
«
À terme, le médecin pourrait donc utiliser l'imagerie pour identifier des phénomènes biologiques d'une tumeur située dans n'importe quelle partie du corps sans avoir à réaliser de biopsie.Jusqu'à présent, aucun marqueur ne permet d'identifier de manière certaine les patients qui vont répondre à une immunothérapie anti-PD-1/PD-L1 permettant de restaurer les fonctions immunitaires contre la tumeur alors que seulement 15 à 30 % des patients répondent au traitement.
Sachant que plus l'environnement immunologique d'une tumeur est riche (présence de lymphocytes), plus l'immunothérapie a de chance d'être efficace, les chercheurs ont cherché à estimer cet environnement grâce à l'imagerie pour le corréler à la réponse clinique des patients.
Dans cette étude rétrospective, la signature radiomique a été apprise, entrainée et validée sur 500 patients présentant une tumeur solide (toutes localisations) issus de quatre cohortes indépendantes. Elle a été validée au niveau génomique, histologique et clinique ce qui la rend particulièrement robuste.
Dans une démarche basée sur le machine learning, les chercheurs ont d'abord appris à l'algorithme à exploiter les informations pertinentes extraites des scanners de patients inclus dans l'étude MOSCATO* qui comportait aussi les données génomiques tumorales des patients. Ainsi, en se basant uniquement sur des images, l'algorithme a appris à prédire ce que la génomique aurait révélé de l'infiltrat immunitaire tumoral notamment par rapport à la présence de lymphocytes T cytotoxiques (CD8) dans la tumeur et a établi une signature radiomique.
Cette signature a été testée et validée dans d'autres cohortes dont celle du TCGA (The Cancer Genome Atlas) démontrant ainsi que l'imagerie pouvait prédire un phénomène biologique, à savoir évaluer l'infiltration immunitaire d'une tumeur.
Puis, pour tester la pertinence de cette signature en situation réelle et la corréler à la prédiction de l'efficacité de l'immunothérapie, elle a été évaluée à partir des scanners réalisés avant la mise sous traitement de patients inclus dans 5 essais d'immunothérapie anti-PD-1/PD-L1 de phase I. Les chercheurs ont montré que les patients chez qui l'immunothérapie fonctionnait après 3 et 6 mois présentaient un score radiomique plus élevé, tout comme ceux qui avaient une meilleure survie. »
« Une prochaine étude clinique consistera à évaluer la signature de manière rétrospective et prospective, d'augmenter le nombre de patients et de les segmenter par type de cancers pour affiner la signature
», indique le communiqué.
A propos de la radiomique : « En radiomique, explique le communiqué, on considère que l'imagerie (scanner, IRM, échographie…) ne reflète pas seulement l'organisation et l'architecture des tissus mais aussi leur composition moléculaire ou cellulaire. Cette technique consiste à analyser de manière objective par des algorithmes une image médicale afin d'en extraire des informations invisibles à l'œil nu comme la texture d'une tumeur, son microenvironnement, son hétérogénéité… C'est une approche non invasive pour le patient qui peut être répétée tout au long de la maladie pour suivre son évolution.
»
Pour plus d'informations sur l'immunothérapie pour le traitement du cancer, voyez les liens plus bas.
(1) CentraleSupélec, Inserm, Université Paris-Sud et TheraPanacea (spin-off de CentraleSupélec spécialisée en intelligence artificielle pour l'oncologie-radiothérapie et la médicine de précision)
Psychomédia avec sources : Gustave Roussy, Lancet Oncology.
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