Une équipe de chercheurs de l’Institut Curie basé à Paris ont mis au point un outil d’intelligence artificielle afin d’identifier l’origine d’une tumeur. Cette solution a été testée sur un patient d’une trentaine d’années, avec succès.

De nombreux cancers et tumeurs n’ont pas d’origine définie, c’est ce qu’on appelle un cancer primitif inconnu (ou occulte). Pour les médecins, il est difficile d’attribuer un traitement à des patients dont le cancer n’a pas été identifié. Sans traitement approprié, les risques de survie ou de rémission sont malheureusement plus faibles qu’un patient qui a pu bénéficier d’une thérapie adéquate. Toutefois, les nouvelles technologies ont toutes les capacités pour résoudre ce problème.

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Comment ça marche ?

Entre mai et décembre 2019, Sarah Watson, biologiste et oncologue au sein de l’Institut Curie, a élaboré avec ses équipes, un algorithme d’apprentissage automatique. À l’aide d’une immense base de données contenant plus de 25 000 acides ribonucléiques (ARN), des molécules porteuses d’une information génétique présentes également dans toutes les cellules, elle a pu entraîner son outil à reconnaître les cancers.

L’apprentissage automatique ou machine learning est l’une des branches de l’intelligence artificielle.

Ces différents ARN provenaient de différentes cellules tumorales : cancer du poumon, du sein, leucémie, mais aussi des cancers moins connus du grand public, comme celui du col de l’utérus, du rein, de la prostate ou des os. Chacune de ces molécules est composée d’un séquençage bien particulier de bases azotées qui les unes associées aux autres, forme l’ARN.

Sur un patient, l’objectif consiste à récupérer quelques cellules de la tumeur ou de la métastase engendrant son cancer. Grâce à cet échantillon, les laborantins d’analyses médicales extraient un brin d’ARN contenu dans l’une de ces cellules, puis invitent l’intelligence artificielle à analyser sa séquence de bases azotées. Si celle-ci se rapproche fortement de l’un des 25 000 ARN recensés, le logiciel fait l’association, et permet ainsi de connaître l’origine du cancer.

Un test grandeur nature sur un patient !

En janvier 2020, Sarah Watson a une occasion unique de tester son outil. À cette époque, un jeune homme de trente ans vient d’être hospitalisé. Il possède des métastases présentes un peu partout dans le corps. Pour les médecins, difficile de savoir d’où il provient à l’origine.

Dans les colonnes du Monde, elle explique : « Nous nous attendions à un diagnostic de sarcome, un cancer rare des tissus mous ou de l’os, qui est ma spécialité. Mais la biopsie nous montre que c’est un carcinome. À ce moment-là, nous ne savions pas quel était le primitif ». Elle a alors l’idée d’utiliser son outil afin de faire un test grandeur nature sur ce patient. L’ensemble de l’expérimentation a été présenté dans le cadre d’un article publié dans The Journal of Molecular Diagnostics.

L’IA trouve l’origine du cancer

Après avoir obtenu le profil de l’ARN issu de la tumeur du patient, un processus qui dure environ une semaine, la scientifique a pu utiliser son outil. Le traitement informatique, lui, est plus rapide, ne durant que quelques minutes, certes interminables dans cette situation. « Avec 95 % de certitude, selon le logiciel », le jeune présentait en réalité un cancer du rein.

En apprenant l’origine de sa maladie, les médecins ont pu lui fournir un traitement adapté. La chimiothérapie n’étant pas recommandée pour les cancers du rein, il ne servait donc à rien de l’amener sur ce type de protocole qui pourtant est l’un des plus exploités lorsqu’une personne présente une tumeur.

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Cet outil a officiellement été proposé à l’Institut Curie en décembre 2021. Cette année, il devrait être diffusé dans d’autres établissements de santé dans le cadre du plan France Médecine génomique 2025 lancé en 2016. Ce programme a pour but de faire en sorte que les centres hospitaliers (et autres instituts de santé) puissent bénéficier des dernières innovations technologiques en matière de génétique d’ici deux ans et demi.