23 MAI

2019

Thèmes , Actions , Oncology , Rudi Van den Eynde

Cancer et intelligence artificielle : des perspectives (très) concrètes

L'intelligence artificielle devrait permettre d'améliorer le dépistage, le diagnostic et le traitement de nombreux cancers. Certains travaux de recherche s'annoncent prometteurs, notamment dans le domaine de l'imagerie médicale, avec des résultats déjà probants pour le cancer de la peau et le cancer du col de l'utérus.  

Entre mythe et réalité, l'intelligence artificielle suscite de nombreux fantasmes dans l'inconscient collectif. Si certaines machines surpassent clairement les aptitudes humaines, les menaces existentielles décrites par Stephen Hawking ou Elon Musk sont encore lointaines. De l’apprentissage supervisé à l’autonomie totale de la machine, un immense pas devra être franchi.

Les récents progrès technologiques tracent toutefois des perspectives très concrètes dans le secteur de la santé. L'intelligence artificielle devrait favoriser l'avènement d'une médecine plus précise et surtout plus personnalisée. Elle sera un précieux outil d'aide à la décision médicale. Selon la plupart des experts, le facteur humain sera toujours un paramètre décisif, essentiellement pour des questions d’expérience et de responsabilité. Aucun outil technologique ne permet aujourd'hui de remplacer un examen clinique approfondi.

Recherche, prévention, dépistage, diagnostic, traitement : les champs d'application de l’IA sont presque illimités. Priorité mondiale de santé publique, l’oncologie fait actuellement l'objet de nombreux développements. Mieux encore, les premiers progrès sont d'ores et déjà perceptibles, notamment dans le domaine de l'imagerie médicale.

Des résultats prometteurs pour le cancer de la peau...

Le diagnostic précoce des cancers est un enjeu majeur pour la survie de nombreux patients à travers le monde. Plus la pathologie est détectée tôt, plus le traitement peut être rapidement initié et plus les chances de guérison augmentent. A cet égard, certains travaux de recherche s'annoncent particulièrement prometteurs. Composée d'allemands, d'américains et de français, une équipe de recherche internationale a conçu un algorithme capable de reconnaître un mélanome avec une efficacité de 95 %, sur la base de simples clichés*. Signe particulier : la performance de cet outil dépasse celle de 58 dermatologues originaires de 17 pays différents (87 %). Elle a d'autant plus de valeur qu'elle repose sur l'analyse de 100 cas rares, jugés complexes.

Une autre étude de référence confirme tout le potentiel de l'intelligence artificielle dans le dépistage du cancer de la peau. Des dermatologues et des ingénieurs de l'université de Stanford (Etats-Unis) ont créé une technologie à même de distinguer les grains de beauté bénins et malins**. Entrainée à partir de 130 000 images récoltées sur Internet, l'IA parvient à différencier plus de 2 000 maladies de la peau. Le niveau de connaissance du logiciel est égal sinon supérieur à celui de 21 dermatologues, auxquels il a été confronté.

Les défis de santé publique sont manifestes, notamment en matière d'incidence et de mortalité. D'après l'International Agency for Research on Cancer (IARC), 232 000 nouveaux cas de mélanome malin sont recensés chaque année. La pathologie occasionne près de 55 000 décès par an.

... et du cancer du col de l'utérus

Les prouesses de l'intelligence artificielle se traduisent également dans la détection précoce du cancer du col de l'utérus. Des chercheurs américains ont mis au point un algorithme capable d'identifier des lésions précancéreuses sur des photographies, avec un taux de réussite de 91 %***. Précision de circonstance : l’outil a été entraîné sur une banque de 60 000 images de cols de l'utérus sains et pathologiques. Les résultats sont spectaculaires, puisque le niveau de précision de la machine s'avère très largement supérieur à celui des techniques conventionnelles, à savoir la lecture des images prises au colposcope par des experts (69 %) ou encore l'analyse cytologique du frottis (71 %).

Là encore, l’enjeu sera de faciliter la détection de ce cancer à un stade précoce, en particulier dans les pays en développement, qui concentrent la très grande majorité des décès. Selon l'OMS, le cancer du col de l'utérus est le quatrième cancer le plus souvent diagnostiqué dans le monde, avec 570 000 cas répertoriés en 2018. Dans les pays développés, la généralisation du dépistage systématique auprès des populations à risque et les multiples campagnes de vaccination contre les différentes formes de papillomavirus ont largement contribué à réduire la mortalité du cancer du col de l’utérus. L'intelligence artificielle pourrait encore accroître cette tendance encourageante.

Des défis multiples

Protéiforme par essence, l'intelligence artificielle offre différentes opportunités. L’analyse prédictive pourrait par exemple contribuer à renforcer la prévention des cancers, en anticipant mieux les risques comportementaux. Elle pourrait également permettre d'optimiser les protocoles de recherche clinique. Les experts y voient un moyen de consolider la faisabilité des études, d’améliorer la prédictibilité des effets thérapeutiques, mais aussi de mieux mesurer l’utilité des solutions déployées. En réalité, l’avenir de l’intelligence artificielle dépendra pour beaucoup de l’exploitation qui sera faite des données de santé, dont elles constituent le moteur. Fait communément admis, les progrès du « machine learning » seront principalement fonction de la qualité des informations renseignées par l'homme.

Moins couteux, plus rapide et souvent plus efficace, le recours à l'intelligence artificielle devrait permettre de réduire la prévalence et l'incidence de nombreux cancers. Les travaux les plus avancés concernent le domaine de l'imagerie, mais d'autres projets de recherche sont à l'œuvre, comme une évaluation plus fine de l'agressivité de la tumeur ou encore un ciblage plus précis des patients éligibles à certaines thérapies (voir encadré). Le principal défi consistera à soutenir les développements les plus porteurs, dans l’intérêt général. Une démarche salvatrice à laquelle Candriam entend pleinement participer, en identifiant, en sélectionnant et en accompagnant les entreprises les plus dynamiques dans ce secteur devenu stratégique.

Immunothérapie : vers un meilleur profilage des patients éligibles ?

La nouvelle a fait son effet dans la communauté scientifique internationale. Des chercheurs français ont développé et entraîné un algorithme d'intelligence artificielle à même de prédire la réponse positive d'un patient à une immunothérapie, à partir d'images produites par un scanner****. Cette technique est considérée comme une alternative viable à la biopsie, car elle est moins invasive et surtout moins risquée (selon la localisation de la tumeur). Elle permet aussi de réduire les coûts d'un traitement onéreux. Plus de patients éligibles pourraient ainsi être traités, avec des économies significatives pour les systèmes de santé. En l'état, cette technologie est capable de déterminer correctement le profil immunitaire d'une tumeur dans près de 60 % des cas. Les travaux de recherche continuent pour améliorer ces résultats déjà très prometteurs. 


[*] "Man against machine: diagnostic performance of a deep learning convolutional neural network for dermoscopic melanoma recognition in comparison to 58 dermatologists": Annals of Oncology (mai 2018).
[**] "Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks": Nature (fèvrier 2017). 
[***] "An observational study of deep learning and automated evaluation of cervical images for cancer screening": Journal of the National Cancer Institute (janvier 2019). 
[****] "A radiomics approach to assess tumour-infiltrating CD8 cells and response to anti-PD-1 or anti-PD-L1 immunotherapy: an imaging biomarker, retrospective multicohort study": The Lancet (août 2018).