Cancer : une IA révolutionnaire pour un diagnostic précis

Les avancées en intelligence artificielle permettent non seulement de poser des diagnostics médicaux, mais aussi de prévoir l’évolution de maladies graves comme le cancer. Des chercheurs de Harvard Medical School ont récemment dévoilé un modèle d’IA polyvalent, nommé "Chief", qui fonctionne comme un ChatGPT médical pour le diagnostic et la prédiction des résultats de différents types de cancer.

La plupart des systèmes d'IA utilisés pour le cancer se concentrent sur des tâches bien définies, comme identifier des cellules cancéreuses spécifiques ou estimer les mutations génétiques d'une tumeur. Le modèle Chief va bien au-delà. Il peut diagnostiquer un large éventail de cancers, prédire la survie des patients et même fournir des indications sur les traitements les plus adaptés.

Une vision personnalisée du traitement

Ce modèle s'appuie sur l’analyse d’images de tissus cancéreux pour détecter des caractéristiques clés et prédire des profils génétiques avec une précision impressionnante. Testé sur 19 types de cancer, "Chief" dépasse les limites des modèles actuels grâce à une flexibilité inédite, comparable aux capacités des modèles de langage comme ChatGPT. Il peut identifier les caractéristiques du "microenvironnement tumoral", c’est-à-dire le tissu environnant d’une tumeur, qui joue un rôle crucial dans la réponse aux traitements.

"Chief" peut ainsi indiquer si un patient répondra mieux à une chirurgie, une chimiothérapie, une radiothérapie ou une immunothérapie. L’une de ses percées réside dans sa capacité à prédire les réactions d’une tumeur aux traitements standard, mais aussi dans sa faculté à détecter des caractéristiques tumorales qui n'étaient pas initialement reconnues comme liées à la survie des patients. Cette capacité offre une vision personnalisée du traitement et peut orienter vers des essais cliniques de thérapies ciblées pour les patients résistants aux options standards. L'outil a découvert de nouvelles caractéristiques tumorales liées à la survie des patients, renforçant ainsi le potentiel des approches basées sur l'IA pour évaluer efficacement les cancers et identifier les patients moins réceptifs aux traitements standards.

Combler à terme les disparités de ressources dans la lutte contre le cancer

Pour parvenir à un tel niveau de précision, les chercheurs de la Harvard Medical School ont formé "Chief" avec 15 millions d’images de tissus pour acquérir une vaste base de connaissances. Les chercheurs ont ensuite utilisé 60 000 lames de tissus provenant de plusieurs types d’organes, permettant au modèle d’analyser à la fois des sections spécifiques et des images complètes. Cette méthode lui permet d'associer des détails précis à un contexte plus global, ce qui est essentiel pour évaluer avec exactitude les caractéristiques des tumeurs. Par la suite, il a été testé sur plus de 19 400 images provenant de patients du monde entier, surpassant les méthodes d'IA existantes de 36% pour détecter les cellules cancéreuses, identifier l’origine de la tumeur, et même prédire des mutations génétiques associées à la réponse au traitement.

Les chercheurs envisagent désormais d’élargir les compétences de "Chief" en l’entraînant sur des images de maladies rares et de tissus pré-cancéreux, ce qui pourrait offrir des possibilités de détection précoce et de traitement préventif. Ils souhaitent également intégrer plus de données moléculaires pour identifier les cancers avec des niveaux variés d’agressivité et pour prédire non seulement les effets bénéfiques des traitements, mais aussi les risques d’effets secondaires. L’objectif ultime est de rendre "Chief" accessible à une échelle mondiale, afin de combler le fossé des disparités de ressources et d'améliorer la qualité des soins contre le cancer.