Une IA prometteuse pour personnaliser le traitement du cancer de la prostate : vers une médecine de précision grâce à l’abiratérone

Développé conjointement par des chercheurs de l’University College London, de l’Institut de recherche sur le cancer du Royaume-Uni et de plusieurs centres internationaux, ce nouvel outil prédictif permet d’identifier les patients qui bénéficieront réellement d’un traitement par abiratérone — un médicament reconnu pour avoir prolongé la vie de milliers de personnes à travers le monde.

En analysant les images de biopsies tumorales avec un algorithme d’IA, il détecte des biomarqueurs invisibles à l’œil nu. 

Ces signatures moléculaires permettent de distinguer les hommes dont le cancer est susceptible de répondre positivement à l’abiratérone. 

Une réduction significative du risque de décès à 5 ans, passant de 17 % à 9 % chez les patients « biomarqueur-positifs », selon l’étude présentée à la conférence annuelle de l’ASCO.

Pourquoi c’est important ? bien que l’abiratérone soit déjà largement utilisé dans les formes avancées du cancer de la prostate, son administration reste coûteuse et peut entraîner des effets secondaires lourds.

Ce test IA pourrait ainsi éviter des traitements inutiles chez certains patients et concentrer les efforts sur ceux qui ont le plus à y gagner — une avancée à la fois pour la santé publique et pour la gestion des ressources médicales.

« Ce test permet de passer d’un traitement standard à une médecine personnalisée, fondée sur les caractéristiques spécifiques de chaque tumeur », a déclaré le professeur Gert Attard (UCL), co-auteur de l’étude, dans un communiqué officiel. 

Selon les estimations, cette approche pourrait améliorer les résultats cliniques pour un quart des hommes atteints d’un cancer de la prostate à haut risque non métastatique.

Et après ? Les chercheurs espèrent que cette technologie pourra être rapidement intégrée aux protocoles cliniques standards.

Des essais cliniques complémentaires sont en cours pour valider ces résultats sur des populations plus larges et diversifiées.