CANCER COLORECTAL : L’IA affine le diagnostic et la thérapeutique
L’intelligence artificielle, en traitant les données à la fois cliniques et moléculaires, permet de prédire avec plus d’acuité l’évolution d’un cancer colorectal et d’affiner ainsi son pronostic. C’est la démonstration de cette équipe de cancérologues, qui présente son nouveau modèle de prédiction de la survie du cancer colorectal, basé sur l'apprentissage automatique, dans la revue Oncotarget.
Les chercheurs de l'Université de Brasilia et de l'Université de Californie à San Diego utilisent donc l'apprentissage automatique pour une nouvelle approche qui va permettre de mieux orienter les stratégies de traitement de l’un des cancers les plus courants et les plus mortels au monde : on estime à
près de 2 millions le nombre de nouveaux cas de cancer colorectal, et à plus de 900.000 le nombre de décès de ce cancer, chaque année dans le monde.
Contrairement aux modèles antérieurs de prédiction du pronostic du cancer colorectal qui reposent uniquement sur des données cliniques ou moléculaires, cette recherche démontre la valeur ajoutée de la combinaison des deux. Les méthodes d'ensemble, qui fusionnent plusieurs algorithmes d'apprentissage, ont fourni des résultats plus stables et cohérents dans tous les groupes de patients testés.
L’étude analyse au départ les données de plus de 500 patients, en utilisant des caractéristiques cliniques dont l’âge, le statut de chimiothérapie et le stade du cancer, ainsi que des caractéristiques moléculaires telles que l’expression des gènes et les microARN. L’objectif était d’améliorer l’identification des patients à haut risque et de rendre les prévisions des résultats plus précises. Les chercheurs ont évalué 3 scenarii de données sur les patients à l’aide de différentes techniques d’apprentissage automatique.
- Le modèle le plus performant qui atteint une précision de 89,58 % confirme aussi que l’intégration des données cliniques et biologiques permet des prédictions nettement meilleures que l’utilisation seule de l’un ou l’autre type de données.
- Parmi les marqueurs biologiques, le gène E2F8 pèse fortement sur la croissance tumorale. D'autres marqueurs importants comprennent WDR77 et hsa-miR-495-3p, qui sont significativement et également associés au développement du cancer ;
- armi les marqueurs cliniques, figurent le stade du cancer, l’âge du patient, l’atteinte des ganglions lymphatiques et l’administration ou non d’une chimiothérapie.
Ces résultats constituent une étape clé vers de nouveaux outils qui vont prédire avec plus de précision l’évolution de la maladie pour un patient donné, et donc sa réponse au traitement.
Enfin, ces travaux « ne laissent pas de côté » les données cliniques complètes, dont les facteurs liés au mode de vie, qui contribuent dans ces modèles à améliorer les prédictions et finalement permettent des thérapies mieux ciblées.
Source: Oncotarget 15 Dec, 2025 DOI: 10.18632/oncotarget.28783 Machine learning-based survival prediction in colorectal cancer combining clinical and biological features
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Cette actualité a été publiée le 6/05/2026 par
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