Un nouvel outil basé sur l’intelligence artificielle (IA) permet de mesurer le niveau d’agressivité des tumeurs grâce à l’analyze des protéines. Développé par des scientifiques brésiliens en collaboration avec des chercheurs polonais, il pourrait conduire à des thérapies plus efficaces contre le cancer.
Ce modèle d’IA « permet de prédire le comportement du cancer avec une précision sans précédent ».
L’étude a permis de créer l’indice PROTSI, qui mesure la « Stemness », c’est-à-dire le degré de similarité des cellules tumorales avec les cellules souches pluripotentes. Ces dernières ont la capacité de se transformer en différents types de cellules de l’organisme humain.
Contrairement aux modèles précédents, qui utilisaient des données génétiques et épigénétiques telles que l’expression de l’ARN (acide ribonucléique) ou la méthylation de l’ADN (acide désoxyribonucléique), PROTSI utilise des données protéomiques. Cela signifie qu’il effectue une étude des protéines exprimées dans les cellules tumorales. Cela en fait un outil qui a plus de possibilités d’utilisation clinique, car bon nombre de ces protéines sont traitées par des médicaments déjà disponibles.
« Nous avons développé ce modèle en utilisant les données du Clinical Proteomic Analysis Consortium (CPTAC), en analysant plus de 1 300 échantillons de 11 types de cancer différents, dont le sein, le poumon, le rein, l’utérus, le côlon et le pancréas ». Les chercheurs ont ajouté les données de PROTSI à l’analyse de 207 cellules souches pluripotentes : cette procédure leur a permis de trouver des protéines clés associées à des tumeurs qui ont des comportements plus agressifs.
Lors de la validation du modèle, PROTSI s’est avéré très efficace pour distinguer les échantillons tumoraux et non tumoraux, ainsi que les cellules souches et les cellules différenciées, avec une performance remarquable dans les cancers de la tête, de l’utérus, du pancréas et du cou, ainsi que dans les tumeurs cérébrales pédiatriques.
Cette avancée scientifique a une grande valeur face à l’augmentation exponentielle du cancer dans le monde, car chaque minute, 40 nouveaux cas sont diagnostiqués sur la planète.
Une étude aux États-Unis a révélé que la tomodensitométrie pourrait causer plus de 100 000 cas de cancer.La tomodensitométrie est la procédure qui permet d’obtenir une série d’images à l’intérieur du corps. Elle est utilisée pour diagnostiquer des maladies ou définir des traitements médicaux plus précis pour certains problèmes de santé. La machine émet un rayonnement électromagnétique qui, selon une nouvelle étude de l’Université de Californie publiée dans JAMA Internal Medicine, pourrait être responsable de 5 % de tous les cancers qui surviennent chaque année en Amérique du Nord.
Selon l’enquête, le rayonnement de cette procédure pourrait générer des cancers du poumon et du sein. Le risque le plus élevé lors de l’utilisation du scanner est présenté chez les bébés, les enfants et les adolescents. L’auteur principal de l’étude,Rebecca Smith-Bindman,médecin,radiologue et professeur d’épidémiologie,de biostatistique,d’obstétrique,de gynécologie et de sciences de la reproduction,a souligné : « La tomodensitométrie peut sauver des vies,mais on néglige souvent ses dommages possibles. Compte tenu du volume crucial d’utilisation de la tomodensitométrie aux États-Unis, de nombreux cancers pourraient survenir à l’avenir si les pratiques actuelles ne changent pas. »
Une IA Révolutionne la Lutte Contre le Cancer : Nouvelles Perspectives et Défis
Un Nouvel Outil Basé sur l’IA pour Mesurer l’Agressivité des Tumeurs
Des scientifiques brésiliens et polonais ont développé un outil révolutionnaire basé sur l’intelligence artificielle (IA) capable de mesurer le niveau d’agressivité des tumeurs. Ce modèle IA offre une précision sans précédent en analysant les protéines exprimées dans les cellules tumorales, ouvrant la voie à des thérapies anticancéreuses plus efficaces.
PROTSI : L’Indice de “Stemness”
L’outil, nommé PROTSI, est basé sur l’indice de “Stemness”, qui mesure la similarité des cellules tumorales avec les cellules souches pluripotentes. Contrairement aux modèles précédents qui utilisaient des données génétiques et épigénétiques, PROTSI analyze les données protéomiques, ce qui offre de nouvelles possibilités cliniques car de nombreuses protéines ciblées sont déjà traitées par des médicaments existants.
Une Recherche soutenue par des Données Massives
Pour développer PROTSI, les chercheurs ont utilisé les données du Clinical Proteomic Analysis Consortium (CPTAC), analysant plus de 1 300 échantillons de 11 types de cancer différents, incluant le sein, le poumon, le rein, l’utérus, le côlon et le pancréas. Ils ont également intégré des données de 207 cellules souches pluripotentes. Cette démarche a permis d’identifier des protéines clés associées aux tumeurs les plus agressives.
Validation et Performances Remarquables
PROTSI a démontré une efficacité remarquable pour distinguer les échantillons tumoraux et non tumoraux, ainsi que les cellules souches et les cellules différenciées. Les résultats sont particulièrement prometteurs dans les cancers de la tête,de l’utérus,du pancréas et du cou,ainsi que dans les tumeurs cérébrales pédiatriques.
Impact et Défis Potentiels
Cette avancée est d’autant plus pertinente que le cancer est en augmentation constante à l’échelle mondiale. Cependant, le texte soulève également des préoccupations concernant l’utilisation de la tomodensitométrie, une procédure courante, qui pourrait contribuer à l’incidence du cancer.
FAQ : Questions Fréquemment Posées
Qu’est-ce que PROTSI ?
Un modèle d’IA qui mesure l’agressivité des tumeurs en analysant les protéines.
Comment fonctionne PROTSI ?
Il utilise l’indice de “Stemness” pour évaluer la similitude des cellules tumorales aux cellules souches.
Quelles données utilise PROTSI ?
Des données protéomiques (étude des protéines).
Quels sont les avantages de PROTSI ?
Précision accrue et potentiel d’utilisation de médicaments existants.
Où PROTSI est-il le plus performant ?
Dans les cancers de la tête, de l’utérus, du pancréas, du cou et les tumeurs cérébrales pédiatriques.
Quels sont les types de cancer étudiés ?
Sein, poumon, rein, utérus, côlon et pancréas.
Comparaison des Approches
| Caractéristique | Méthodes Précédentes | PROTSI |
| ———————– | ——————————— | —————————- |
| Type de données | Données génétiques, épigénétiques | Données protéomiques |
| Indicateur Clé | Expression de l’ARN, méthylation de l’ADN | Indice de “Stemness” |
| Potentiel d’utilisation | Moins direct | Plus direct, médicaments existants|