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Des scientifiques ont développé une intelligence artificielle pour classer les tumeurs cérébrales
Dernière revue: 14.06.2024
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Un nouvel outil d'intelligence artificielle permettant de classer les tumeurs cérébrales plus rapidement et avec plus de précision a été développé par des chercheurs de l'Université nationale australienne (ANU).
Selon le Dr Dan-Thai Hoang, la précision du diagnostic et de la classification des tumeurs est essentielle pour traiter efficacement les patients.
« La référence actuelle pour identifier les différents types de tumeurs cérébrales est le profilage basé sur la méthylation de l'ADN », a déclaré le Dr Hoang.
« La méthylation de l'ADN agit comme un interrupteur pour contrôler l'activité des gènes et déterminer quels gènes sont activés ou désactivés.
« Mais le temps requis pour effectuer ce type de tests peut être un inconvénient important, nécessitant souvent des semaines, voire plus, pendant lesquelles les patients peuvent avoir besoin de prendre des décisions rapides concernant le traitement.
Présentation des ensembles de données et du flux de travail informatique. Source : Médecine Nature (2024). DOI : 10.1038/s41591-024-02995-8
« De plus, de tels tests ne sont pas disponibles dans presque tous les hôpitaux du monde. »
Pour relever ces défis, des chercheurs de l'ANU, en collaboration avec des experts du National Cancer Institute des États-Unis, ont développé DEPLOY, un moyen de prédire la méthylation de l'ADN, puis de classer les tumeurs cérébrales en 10 sous-types majeurs.
DEPLOY utilise des images microscopiques des tissus du patient, appelées images histopathologiques.
Le modèle a été entraîné et testé sur de grands ensembles de données d'environ 4 000 patients aux États-Unis et en Europe. Publié dans la revue Nature Medicine.
« Étonnamment, DEPLOY a atteint une précision sans précédent de 95 % », a déclaré le Dr Hoang.
« De plus, en analysant un sous-ensemble de 309 échantillons particulièrement difficiles à classer, DEPLOY a été en mesure de fournir un diagnostic cliniquement plus significatif que celui initialement fourni par les pathologistes.
«Cela montre le rôle potentiel de DEPLOY à l'avenir en tant qu'outil supplémentaire, complétant le diagnostic initial du pathologiste ou nécessitant même une réévaluation en cas de divergences.»
Les chercheurs pensent que DEPLOY pourrait éventuellement être utilisé pour classer d'autres types de cancer.
Les résultats de l'étude ont été publiés dans la revue Nature Medicine.