Un modèle d'apprentissage automatique prédit la néphrotoxicité associée à la chimiothérapie

En collaboration avec Rigshospitalet, des chercheurs de DTU Health Technology ont développé un modèle d'apprentissage automatique qui peut prédire la néphrotoxicité associée à la chimiothérapie, un effet secondaire particulièrement significatif chez les patients traités par cisplatine.

Le cancer du testicule est le cancer le plus fréquent chez les jeunes hommes. Le nombre de nouveaux cas augmente dans le monde. Le taux de survie est relativement élevé, 95% survivant après 10 ans – s'il est détecté à temps et traité correctement.

Cependant, la chimiothérapie standard comprend le cisplatine qui a un large éventail d'effets secondaires à long terme, dont l'un peut être la néphrotoxicité.

« Chez les patients atteints de cancer des testicules, la chimiothérapie à base de cisplatine est essentielle pour assurer un taux de guérison élevé. Malheureusement, le traitement peut provoquer des effets secondaires, y compris une insuffisance rénale. Cependant, nous ne sommes pas en mesure de déterminer qui finit par avoir des effets secondaires et qui n'en a pas, « , explique Jakob Lauritsen de Rigshospitalet.

Les données des patients sont essentielles à la connaissance

Les chercheurs ont donc posé la question: jusqu'où pouvons-nous aller pour prédire le risque de néphrotoxicité chez ces patients en utilisant l'apprentissage automatique? Tout d'abord, cela nécessitait des données sur les patients.

«En utilisant une cohorte de patients atteints de cancer des testicules du Danemark – en collaboration avec Rigshospitalet, nous avons développé un modèle prédictif d'apprentissage automatique pour résoudre ce problème», explique Sara Garcia, chercheuse à DTU Health Technology, qui, avec Jakob Lauritsen, sont les premiers auteurs d'un article publié récemment dans JNCI Cancer Spectrum.

La haute qualité des dossiers des patients danois a permis d'identifier les patients clés et un partenariat technologique entre le DMAC et YouDoBio a facilité la collecte d'ADN des patients à domicile à l'aide de kits de salive livrés par la poste.

Le projet, initialement financé par la Danish Cancer Society, a vu le développement de plusieurs stratégies d'analyse de la génomique et des données des patients, mettant en avant la promesse de l'intelligence artificielle pour l'intégration de divers flux de données.

Meilleures prédictions pour les patients à faible risque

Un score de risque pour un individu de développer une néphrotoxicité pendant la chimiothérapie a été généré, et des gènes clés probablement en jeu ont été proposés. Les patients ont été classés en risque élevé, faible et intermédiaire.

Pour le risque élevé, le modèle a été en mesure de prédire correctement 67% des patients affectés, tandis que pour le faible risque, le modèle a correctement prédit 92% des patients qui n'ont pas développé de néphrotoxicité.

Comprendre comment et où les technologies de l'IA peuvent être appliquées dans les soins cliniques est également de plus en plus important pour l'avenir de l'IA responsable. Malgré la complexité des données des patients, la haute qualité des registres danois et de la recherche clinique en font un environnement idéal pour explorer de nouvelles méthodologies de données. « 

Ramneek Gupta PhD, Département des technologies de la santé, Université technique du Danemark

« Être capable de prédire les effets secondaires tardifs nous donnera en fin de compte l'opportunité d'une action préventive et d'une meilleure qualité de vie », ajoute Gedske Daugaard, coauteur principal avec Ramneek Gupta.

La source:

DTU (Université technique du Danemark)

Référence de la revue:

Garcia, S. L., et al. (2020) Prédiction de la néphrotoxicité associée à la chimiothérapie à base de cisplatine chez les patients atteints de cancer des testicules. Spectre du cancer JNCI. doi.org/10.1093/jncics/pkaa032.

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