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L'IA peut prédire le pronostic du cancer du sein triple négatif
Dernière revue: 02.07.2025
Des chercheurs de l'Institut Karolinska, en Suède, ont étudié l'efficacité de différents modèles d'intelligence artificielle pour prédire le pronostic du cancer du sein triple négatif en analysant certaines cellules immunitaires présentes dans la tumeur. L'étude, publiée dans la revue eClinicalMedicine, constitue une étape importante vers l'utilisation de l'IA dans la prise en charge du cancer afin d'améliorer la santé des patients.
Les lymphocytes infiltrant les tumeurs sont un type de cellules immunitaires qui jouent un rôle important dans la lutte contre le cancer. Leur présence dans une tumeur signifie que le système immunitaire tente d'attaquer et de détruire les cellules cancéreuses.
Ces cellules immunitaires pourraient jouer un rôle important pour prédire la réponse au traitement et l'évolution de la maladie chez une patiente atteinte d'un cancer du sein triple négatif. Cependant, les résultats de l'évaluation des cellules immunitaires peuvent varier selon les pathologistes. L'intelligence artificielle (IA) pourrait contribuer à standardiser et automatiser ce processus, mais il est difficile de prouver que l'IA est suffisamment performante pour être utilisée dans le domaine de la santé.
Dix modèles d'IA comparés
Les chercheurs ont testé dix modèles d’IA différents et comparé leur capacité à analyser les lymphocytes infiltrant la tumeur dans des échantillons de tissus de cancer du sein triple négatif.
Les résultats ont montré que les performances analytiques des modèles d'IA variaient. Malgré ces différences, huit modèles sur dix ont affiché une bonne capacité prédictive, ce qui signifie qu'ils étaient capables de prédire l'état de santé futur des patients de manière similaire.
« Même les modèles formés sur un plus petit nombre d'échantillons ont montré une bonne capacité prédictive, indiquant que les lymphocytes infiltrant la tumeur sont un biomarqueur fiable », a déclaré Balázs Aç, chercheur au Département d'oncologie et de pathologie du Karolinska Institutet.
Des recherches indépendantes sont nécessaires
L'étude montre que de vastes ensembles de données sont nécessaires pour comparer différents outils d'IA et garantir leur qualité avant leur mise en œuvre dans le secteur de la santé. Si les résultats sont prometteurs, une validation plus poussée est nécessaire.
« Notre étude souligne l'importance d'études indépendantes reproduisant la pratique clinique réelle », déclare Balazs Aç. « Seuls de tels essais nous permettront d'être certains de la fiabilité et de l'efficacité des outils d'IA pour une utilisation clinique. »