CANCER du SEIN : Le test sanguin basé sur l’IA qui le détecte au stade 1a
De nombreuses équipes travaillent au développement d’un test sanguin, qui effectué dans le cadre d’analyses biologiques de routine pourrait éviter le recours à la mammographie et à d’autres examens plus invasifs. Dans cet objectif, l’intelligence artificielle (IA) pourrait bien changer la donne, comme l’illustre cette étude d’une équipe de biologistes de l’Université d'Édimbourg. Ce nouveau test sanguin, basé sur l'IA et présenté dans le Journal of Biophotonics est le premier à pouvoir détecter les tout premiers signes du cancer du sein.
La nouvelle méthode de dépistage combine en effet l'analyse laser avec un type d'IA. La technique, rapide et non invasive, révèle des changements subtils dans la circulation sanguine qui se produisent pendant les phases initiales de la maladie, au stade 1a, changements qui ne sont pas détectables avec les tests actuellement disponibles.
En d’autres termes, la nouvelle méthode pourrait améliorer la détection précoce et la surveillance de ce cancer et constituer une nouvelle option pour le dépistage de plusieurs formes de cancer.
Car, le dépistage du cancer du sein repose principalement aujourd’hui sur le dépistage généralisé des femmes, en fonction de leur âge ou de leur appartenance à certains groupes à risque. Ce dépistage standard qui inclut généralement un examen physique et une mammographie n’est donc pas personnalisé. Ensuite il peut mener à des examens inutiles, ou « sur-diagnostic » dont des radiographies ou des biopsies. Il existe donc bien un besoin de test de dépistage/détection précoce, non invasif et en routine.
Le nouveau test permet de détecter le cancer du sein à un stade hyper-précoce
L’outil utilise une technique d’analyse laser, la spectroscopie Raman, et la combine avec l’apprentissage automatique, une forme d’IA. La technique consiste à projeter un faisceau laser dans le plasma sanguin prélevé du patient et d’analyser les propriétés de la lumière après son interaction avec le sang par spectromètre, ce qui révèle de minuscules changements dans la composition chimique des cellules et des tissus, qui peuvent être des indicateurs précoces de la maladie. Un algorithme d’apprentissage automatique interprète les résultats et classe les échantillons.
L’étude pilote effectuée sur 12 échantillons de patientes atteintes d’un cancer du sein et 12 échantillons de femmes (témoins) en bonne santé confirme :
- une efficacité de 98 % à détecter le cancer du sein au stade 1a ;
- distinguer chacun des 4 principaux sous-types de cancer du sein avec une précision de plus de 90 % : cela ouvre la possibilité d’offrir aux patientes un traitement plus efficace et personnalisé.
En conclusion, la mise en œuvre de ce test de dépistage permettrait d'identifier davantage de femmes atteintes d’un cancer du sein aux premiers stades et d’optimiser leurs résultats de traitement et de santé.
Car « la plupart des décès de cancer surviennent après un diagnostic tardif, une fois les symptômes apparus. Il nous reste à l’appliquer à d’autres types de cancer et à créer une base de données, avant que ce test puisse être utilisé comme test multi-cancers ».
Source: Journal of Biophotonics 25 Nov, 2024 DOI: 10.1002/jbio.202400427 Subtype-Specific Detection in Stage Ia Breast Cancer: Integrating Raman Spectroscopy, Machine Learning, and Liquid Biopsy for Personalised Diagnostics
Cette actualité a été publiée le 27/01/2025 par
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