Blog

Apr 14, 2024

Un test sanguin pour le cancer s'avère prometteur grâce à l'apprentissage automatique

Une équipe de chercheurs de l’Université du Wisconsin-Madison a combiné avec succès la génomique avec l’apprentissage automatique dans le but de développer des tests accessibles permettant une détection plus précoce du cancer.

Une équipe de chercheurs de l’Université du Wisconsin-Madison a combiné avec succès la génomique avec l’apprentissage automatique dans le but de développer des tests accessibles permettant une détection plus précoce du cancer.

Pour de nombreux types de cancer, une détection précoce peut conduire à de meilleurs résultats pour les patients. Alors que les scientifiques développent de nouveaux tests sanguins qui analysent l’ADN pour faciliter une détection plus précoce, ces nouvelles technologies présentent des limites, notamment en termes de coût et de sensibilité.

Muhammed Murtaza, professeur de chirurgie à l'École de médecine de l'UW et à l'Université de santé publique du Wisconsin-Madison

Dans une étude publiée cette semaine dans Science Translational Medicine et dirigée par Muhammed Murtaza, professeur de chirurgie à la faculté de médecine et de santé publique de l'UW, les chercheurs ont utilisé un modèle d'apprentissage automatique pour examiner le plasma sanguin à la recherche de fragments d'ADN provenant de cellules cancéreuses. La technique, qui utilise du matériel de laboratoire facilement disponible, a détecté des cancers à un stade précoce parmi la plupart des échantillons étudiés.

« Nous sommes extrêmement heureux de découvrir que la détection précoce et la surveillance de plusieurs types de cancer sont potentiellement réalisables grâce à une approche aussi rentable », déclare Murtaza.

L’approche repose sur l’analyse de fragments d’ADN acellulaire. De tels fragments se trouvent généralement dans le plasma, qui est la partie liquide du sang. Les fragments de matériel génétique proviennent généralement de cellules sanguines qui meurent dans le cadre des processus naturels du corps, mais ils peuvent également être excrétés par les cellules cancéreuses.

L’équipe de recherche a émis l’hypothèse que les fragments d’ADN des cellules cancéreuses pourraient différer des fragments de cellules saines en termes d’endroits où les brins d’ADN se cassent et quels nucléotides – les éléments constitutifs de l’ADN – entourent les points de rupture.

À l’aide d’une technique baptisée GALYFRE (de Genome-wide AnaLYsis of FRagment Ends), l’équipe a analysé l’ADN acellulaire de 521 échantillons et séquencé les données de 2 147 échantillons supplémentaires provenant d’individus en bonne santé et de patients atteints de 11 types de cancer différents.

À partir de ces analyses, ils ont développé une mesure reflétant la proportion de molécules d’ADN dérivées du cancer présentes dans un échantillon. Ils ont appelé cette fraction de fragments aberrants pondérée par l’information.

Ils ont utilisé cette mesure, ainsi que des informations sur les séquences d’ADN entourant les points de rupture des fragments, pour développer un modèle d’apprentissage automatique qui comparerait les fragments d’ADN de cellules saines à ceux de différents types de cellules cancéreuses.

Le modèle distingue avec précision les personnes atteintes de n’importe quel stade de cancer des individus en bonne santé dans 91 % des cas. En outre, le modèle a identifié avec précision des échantillons provenant de patients atteints d'un cancer de stade 1 dans 87 % des cas, ce qui suggère qu'il est prometteur pour détecter le cancer à un stade précoce.

La méthode de la fraction pondérée des fragments aberrants « s’avère appropriée pour détecter les changements dans la charge tumorale au fil du temps dans des tumeurs cérébrales confondantes comme le glioblastome, ce qui pourrait également offrir une évaluation de l’efficacité en temps réel du traitement en cours de cette maladie agressive », explique Michael Berens, professeur à l'unité des tumeurs cérébrales du Translational Genomics Research Institute et auteur collaborateur de l'article.

Murtaza affirme que même si les résultats actuels sont prometteurs, d'autres études sont nécessaires pour affiner l'utilisation de GALYFRE dans différents groupes d'âge et chez les patients présentant d'autres problèmes de santé. L'équipe prévoit également des études cliniques plus vastes pour valider le test pour des types de cancer spécifiques tels que le cancer du pancréas et le cancer du sein.

« L'une des orientations que nous prenons consiste à perfectionner GALYFRE pour le rendre encore plus précis pour certains patients qui risquent de développer des types spécifiques de cancer. Un autre aspect sur lequel nous travaillons consiste à déterminer si notre approche peut être utilisée pour surveiller la réponse au traitement chez les patients cancéreux qui reçoivent une chimiothérapie.

"J'espère", ajoute Murtaza, "qu'avec des développements supplémentaires, ces travaux mèneront à un test sanguin pour la détection et la surveillance du cancer qui sera disponible cliniquement dans les 2 à 5 prochaines années pour au moins certaines conditions, et qui sera finalement accessible. pour les patients disposant de ressources de santé limitées aux États-Unis et dans le monde.