Octobre rose : Comment l’IA et la tech peuvent améliorer le dépistage et le traitement du cancer du sein

Les chiffres sont glaçants : au cours de sa vie, une femme sur huit sera touchée par le cancer du sein. Une maladie qui, si elle se soigne de mieux en mieux, reste encore la première cause de mortalité par cancer chez la femme. Chaque année, plus de 60.000 cas de cancer du sein sont détectés, avec, pour chaque femme qui reçoit ce diagnostic, les mêmes questions qui se bousculent dans sa tête : « Pourquoi moi ? Pourquoi maintenant ? D’où vient ce cancer du sein ? »

Comprendre les facteurs déclenchants de la maladie sont ainsi au cœur des préoccupations des chercheurs. Dans cette course contre la montre, comment l’intelligence artificielle (AI) et la tech peuvent-elles améliorer le dépistage et le traitement du cancer du sein ? A l’occasion d’Octobre rose, mois de sensibilisation au dépistage du cancer du sein, 20 Minutes fait le point sur les dernières innovations.

Détecter le cancer avant son apparition grâce à l’IA

L’Assurance maladie le rappelle, « détecté à un stade précoce, ce cancer de bon pronostic peut être guéri dans 9 cas sur 10 », avec un taux de survie de 88 % cinq ans après le diagnostic. Face à ce constat, et si la précocité ultime consistait à détecter le cancer avant même qu’il n’apparaisse ? C’est l’exploit que tentent d’accomplir des chercheurs danois et néerlandais grâce à l’intelligence artificielle. Comment ? En combinant deux outils d’IA diagnostiques, détaillent-ils dans une étude publiée récemment dans la revue Radiology.

Un premier modèle d’IA repère sur une mammographie ne montrant pas de signes de cancer des lésions suspectes susceptibles d’évoluer à court terme [dans les deux ans] en cancer du sein. Et un second analyse la densité du sein et permet d’évaluer les risques à long terme - un tissu mammaire dense étant associé à un risque plus élevé de développer un cancer du sein. Pour associer les deux, ils ont eu recours au deep learning, ou apprentissage profond, en compilant les résultats de 39.000 mammographies pour former ce modèle d’IA combiné. Un modèle testé sur une cohorte de 119.000 femmes ayant participé à une campagne danoise de dépistage du cancer du sein.

Et la combinaison des deux IA semble prometteuse. « Comparé aux modèles de diagnostic et de texture seuls, le modèle d’IA combiné a montré une évaluation globale améliorée du risque pour la détection du cancer à court et à long terme, s’est réjoui le Dr Andreas D. Lauritzen, coauteur de l’étude. En pratique, toutes les femmes passant une mammographie de dépistage pourraient connaître instantanément leurs risques à cinq ans de développer un cancer du sein. Et en prescrivant une IRM complémentaire pour les femmes à haut risque de cancer du sein, jusqu’à 36 % des cas de cancer du sein pourraient être détectés plus tôt ».

Améliorer la prévention de la maladie

Autre étape sur laquelle planche déjà la science : améliorer la prévention du cancer du sein en analysant les facteurs favorisant son apparition. C’est la mission que s’est donnée l’Institut Curie, premier centre européen de lutte contre les cancers du sein, qui prend en charge chaque année plus de 7.000 patientes. « La compréhension des tout premiers événements à l’origine du cancer est primordiale, car les enjeux et les perspectives sont considérables en matière de prévention, de diagnostic très précoce, avant même l’apparition des signes cliniques, mais aussi de prise en charge thérapeutique pour nos patientes, explique le Pr Alain Puisieux, directeur du Centre de recherche de l’Institut Curie. Il existe une très grande variété de cancers du sein qui présente des caractéristiques différentes, du point de vue génétique, épigénétique et de leur micro-environnement. Des caractéristiques influençant leur agressivité et leur réponse aux traitements ».

Parmi ces cancers du sein, le triple négatif. Un cancer agressif qui touche surtout des femmes jeunes, et contre lequel la chimiothérapie est inefficace dans la moitié des cas et l’hormonothérapie ne fonctionne pas. Et sur lequel portent les travaux du Dr Céline Vallot. Directrice de recherche au CNRS, elle étudie à l’Institut Curie le rôle de l’épigénétique [l’incidence de facteurs environnementaux tels que stress, tabagisme, pollution ou encore alimentation] dans l’apparition du cancer du sein triple négatif et l’adaptation des cellules cancéreuses aux traitements. « Nous cherchons à établir la carte d’identité épigénétique de chacune des cellules, individuellement, dans une tumeur », explique-t-elle.

Grâce à cette méthodologie du Single cell, ou analyse en cellule unique, « d’une précision extrême, nous identifions aux stades les plus précoces les profils épigénétiques responsables de la transformation de cellules saines en cellules cancéreuses », poursuit-elle. « Cette technologie de pointe permet notamment d’analyser les tumeurs à des niveaux inégalés et d’étudier la capacité des cellules à s’adapter et se diversifier pendant l’évolution de la tumeur », indique l’Institut Curie.

A terme, grâce aux données recueillies cellule par cellule grâce à un séquençage d’ADN à haut débit, puis modélisées au moyen « d’outils de calculs puissants et innovants », « certaines modifications épigénétiques pourraient nous permettre de développer de nouveaux outils diagnostiques ou d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques pertinentes pour le traitement du cancer du sein triple négatif », avance le Dr Vallot. Une nouvelle porteuse d’espoirs pour les « triplettes », les femmes touchées par ce cancer, qui plaident pour une amélioration de l’accès aux soins.