Publié le 20 octobre 2025 08h04. Des chercheurs ont identifié un biomarqueur basé sur l’intelligence artificielle capable de prédire la réponse à l’immunothérapie chez les patients atteints d’un cancer colorectal métastatique (mCRC) dont les tumeurs ne présentent pas de défaut de réparation des mésappariements (pMMR), une forme particulièrement résistante aux traitements. Ces résultats, présentés au congrès ESMO 2025 à Berlin, pourraient ouvrir la voie à une médecine de précision plus efficace dans la lutte contre ce cancer.
- Un biomarqueur basé sur l’IA permet de prédire la réponse à l’immunothérapie dans les cancers colorectaux pMMR.
- L’analyse du microenvironnement tumoral via l’imagerie numérique standard (H&E) révèle des interactions immuno-stromales prédictives.
- Les résultats ont été validés dans deux essais cliniques, AtezoTRIBE et AVETRIC.
Jusqu’à présent, les inhibiteurs de points de contrôle immunitaires (ICI) ont démontré une efficacité significative uniquement chez les patients atteints de mCRC présentant un défaut de réparation des mésappariements (dMMR/MSI-H). Les tumeurs pMMR, qui représentent la majorité des cas métastatiques, restent un défi thérapeutique majeur. Identifier des marqueurs prédictifs pour ces patients est donc une priorité en oncologie gastro-intestinale.
L’avancée présentée au congrès ESMO 2025 repose sur les progrès récents en pathologie assistée par l’intelligence artificielle. Cette technologie permet une analyse quantitative précise du microenvironnement tumoral à partir d’images numérisées de lames d’hématoxyline et d’éosine (H&E). En cartographiant les différentes populations cellulaires – immunitaires, stromales et tumorales – les modèles d’IA peuvent détecter des schémas biologiques subtils, souvent imperceptibles à l’œil nu.
L’étude a analysé des lames tumorales pré-traitement provenant des essais cliniques AtezoTRIBE (NCT03721653) et AVETRIC (NCT04513951). Dans AtezoTRIBE, les patients ont reçu une chimiothérapie FOLFOXIRI/bévacizumab, avec ou sans ajout d’atézolizumab. Dans AVETRIC, le protocole thérapeutique était FOLFOXIRI/cétuximab/avelumab.
Grâce à la plateforme Lunit SCOPE IO, l’équipe de recherche a quantifié la densité des lymphocytes, des fibroblastes, des macrophages, des cellules endothéliales, des cellules mitotiques et des cellules tumorales dans les zones cancéreuses et dans le stroma environnant. Un modèle de régression multivariée de Cox a ensuite été utilisé pour identifier les caractéristiques cellulaires les plus prédictives de la survie sans progression (SSP) dans le bras traité par atézolizumab de l’étude AtezoTRIBE. Un seuil optimal pour la SSP a été appliqué afin de classer les tumeurs en fonction de leur niveau de biomarqueur (élevé ou faible), l’essai AVETRIC servant d’ensemble de validation externe.
L’analyse basée sur l’IA a porté sur des images de lames entières provenant de 161 patients. Le biomarqueur final intègre les densités de cellules tumorales et mitotiques dans la zone tumorale, ainsi que celles des lymphocytes dans le noyau de la tumeur et des fibroblastes, macrophages et cellules endothéliales dans le stroma. Parmi les patients évalués, 113 (70 %) ont été classés comme présentant un biomarqueur élevé, un groupe caractérisé par un âge moyen plus avancé (p = 0,030) et une proportion plus importante de métastases hépatiques (p = 0,023).
Dans le bras atézolizumab de l’étude AtezoTRIBE, les patients présentant un biomarqueur élevé ont affiché une SSP significativement plus longue (p = 0,036) et une survie globale (SG) améliorée (p = 0,024) par rapport à ceux avec un faible biomarqueur. Aucune association significative n’a été observée dans le bras témoin (SSP p = 0,564 ; SG p = 0,186).
Une analyse formelle des interactions entre le traitement et le biomarqueur a révélé un bénéfice plus important de l’atézolizumab chez les patients présentant un niveau élevé de biomarqueur (ratio de risque [HR] pour la SSP de 0,69 ; intervalle de confiance à 95 % [IC] de 0,45 à 1,04 et HR pour la SG de 0,54 ; IC à 95 % de 0,33 à 0,88). En revanche, les tumeurs à faible biomarqueur n’ont pas tiré d’avantage de l’atézolizumab (HR pour la SSP de 1,34 ; IC à 95 % de 0,66 à 2,72 et HR pour la SG de 1,70 ; IC à 95 % de 0,69 à 4,20).
Le modèle a été validé de manière indépendante sur 48 patients de l’essai AVETRIC. Trente-six (75 %) ont été classés comme ayant un biomarqueur élevé et ont présenté des résultats numériquement améliorés par rapport aux cas avec un faible biomarqueur, avec une SSP de p = 0,043 et une SG de p = 0,053. Cette validation confirme la reproductibilité de la signature générée par l’IA dans différents schémas thérapeutiques et populations de patients traités par ICI.
Selon les chercheurs, cette analyse comparative démontre qu’une signature histologique définie par l’IA, reflétant les interactions entre les cellules immunitaires et le stroma, peut prédire le bénéfice de l’immunothérapie, même dans les cancers colorectaux métastatiques stables sur le plan microsatellitaire. Le biomarqueur capture une interaction complexe entre l’infiltration immunitaire et l’architecture stromale, des caractéristiques souvent sous-estimées par le seul profilage génomique.
En transformant les lames d’H&E standard en ensembles de données prédictifs et quantifiables, ce travail illustre le potentiel de la pathologie numérique et de l’IA pour affiner la sélection des patients pour l’immunothérapie et accélérer la transition vers une oncologie de précision dans le traitement du mCRC pMMR.
Vous pouvez consulter le résumé complet ici.
Les analyses translationnelles issues des études AtezoTRIBE et AVETRIC montrent que les biomarqueurs du microenvironnement tumoral dérivés de l’IA peuvent identifier des sous-groupes de patients atteints d’un cancer colorectal pMMR susceptibles de bénéficier d’une thérapie basée sur les ICI. Dans AtezoTRIBE, un statut élevé du biomarqueur était corrélé à une SSP (p = 0,036) et une SG (p = 0,024) significativement plus longues sous atézolizumab, et ces résultats ont été validés dans AVETRIC (SSP p = 0,043 ; SG p = 0,053).
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