Publié le 30 septembre 2025 06:29:00. Une nouvelle approche basée sur l’intelligence artificielle permettrait de mieux prédire la réponse des patients atteints d’un cancer ORL agressif, le carcinome nasopharyngé, à l’immunothérapie, ouvrant la voie à des traitements plus personnalisés.
- Un modèle d’intelligence artificielle analysant les images médicales prédit avec une précision supérieure à celle des méthodes traditionnelles la réponse à l’immunothérapie chez les patients atteints de carcinome nasopharyngé.
- L’étude révèle une corrélation entre les caractéristiques radiomiques identifiées par l’IA et la présence de marqueurs clés des cellules immunitaires dans la tumeur.
- Cette avancée pourrait permettre d’identifier rapidement les patients susceptibles de bénéficier de l’immunothérapie, évitant ainsi des traitements inefficaces.
Le carcinome nasopharyngé (CNP) est un cancer rare mais particulièrement agressif qui touche la région située entre le nez et la gorge. La majorité des patients sont diagnostiqués à un stade avancé de la maladie, ce qui rend le traitement plus complexe. Si l’immunothérapie, notamment par le blocage du PD-1, a apporté des améliorations significatives dans la prise en charge de ce cancer, elle ne s’avère efficace que pour une minorité de patients. Identifier des biomarqueurs fiables pour prédire la réponse à ce type de traitement représente donc un enjeu majeur.
Une étude multicentrique, menée par les professeurs Shuixing Zhang et Bin Zhang de l’hôpital n°1 affilié à l’Université de Jinan, a analysé les données de 246 patients atteints de CNP localement avancé et traités par immunothérapie. L’équipe a utilisé des algorithmes d’intelligence artificielle pour extraire et sélectionner des caractéristiques radiomiques – des informations quantifiables issues de l’analyse des images médicales – afin de construire un modèle prédictif. Les résultats, publiés dans la revue Research, sont prometteurs : le modèle basé sur l’IA a atteint une aire sous la courbe ROC (ASC) de 0,760, surpassant significativement les modèles cliniques traditionnels qui affichaient une ASC de 0,559. En matière de pronostic, le modèle a atteint un indice C de 0,858, permettant de stratifier avec précision les patients en fonction de leur risque.
Au-delà de sa performance prédictive, l’étude a cherché à comprendre les bases biologiques du modèle. En croisant les données radiomiques avec des analyses histopathologiques (images H&E et IHC), les chercheurs ont mis en évidence des associations fortes entre les caractéristiques radiomiques et la présence de marqueurs clés des cellules immunitaires, tels que CD45RO, CD8, PD-L1 et CD163. Ces découvertes suggèrent un lien direct entre les informations extraites des images médicales et le paysage immunitaire au sein du microenvironnement tumoral, validant ainsi l’approche radiomique.
Cette recherche souligne le potentiel de la radiomique comme un outil non invasif et puissant pour l’immunothérapie de précision dans le traitement du carcinome nasopharyngé. En combinant l’analyse avancée de l’imagerie médicale avec la corrélation des données pathologiques, cette étude améliore non seulement la précision de la prédiction de la réponse au traitement, mais permet également de mieux comprendre les mécanismes biologiques en jeu, ouvrant la voie à une stratification plus fine des patients et à des stratégies thérapeutiques personnalisées.
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Référence du journal:
Sun, J., et al. (2025) Le modèle radiomique associé au microenvironnement tumoral prédit la réponse à l’immunothérapie et le pronostic chez les patients atteints de carcinome nasopharyngéen avancé locorégionnellement. Recherche. doi.org/10.34133/research.0749.
