Publié le 2024-02-29 10:00:00. Une nouvelle méthode d’analyse basée sur l’intelligence artificielle permet désormais de classer avec précision les tumeurs cérébrales à partir d’un simple prélèvement du liquide céphalo-rachidien, ouvrant la voie à un diagnostic plus précoce et à un suivi moins invasif.
- L’algorithme M-PACT, développé par une équipe internationale, analyse l’ADN tumoral présent dans le liquide céphalo-rachidien pour identifier le type de tumeur.
- Cette approche innovante pourrait réduire le besoin de biopsies invasives et améliorer la surveillance de l’efficacité des traitements.
- Les résultats de cette étude prometteuse ont été publiés dans la prestigieuse revue scientifique Nature Cancer.
Jusqu’à présent, le diagnostic précis des tumeurs cérébrales reposait principalement sur l’analyse de tissus obtenus lors d’interventions chirurgicales. Or, ces procédures ne sont pas toujours possibles, notamment chez les patients présentant des tumeurs difficiles d’accès, ou comportent des risques significatifs. Une équipe de recherche internationale, avec une contribution importante de l’Université de médecine de Vienne, a développé une alternative prometteuse : une méthode d’analyse basée sur l’intelligence artificielle capable de classer les tumeurs cérébrales à partir de l’analyse génétique du liquide céphalo-rachidien (LCR).
Cette nouvelle approche, baptisée M-PACT (Méthylation-based Predictive Algorithm for CNS Tumours), repose sur l’analyse de l’ADN acellulaire – de minuscules fragments de matériel génétique libérés par les cellules cancéreuses dans le LCR. L’algorithme identifie des schémas moléculaires spécifiques présents dans cet ADN tumoral circulant, permettant de déterminer le type de tumeur avec une grande fiabilité, même lorsque les quantités d’ADN disponibles sont très faibles.
La collaboration étroite entre l’Université de médecine de Vienne, l’hôpital pour enfants St. Jude (États-Unis) et le Hopp Children’s Cancer Center (KiTZ) à Heidelberg a été essentielle à la réussite de ce projet. L’étude a analysé des échantillons de liquide céphalo-rachidien provenant de plusieurs centres internationaux, démontrant une forte concordance entre les classifications obtenues par l’IA et les méthodes de référence traditionnelles basées sur l’analyse des tissus.
Au-delà du diagnostic, M-PACT permet également de suivre l’évolution de la maladie en détectant les modifications génétiques et épigénétiques qui se produisent au cours du temps. Cette capacité ouvre la voie à une surveillance non invasive de la réponse au traitement, à la détection précoce des rechutes et à l’identification de nouvelles tumeurs secondaires.
« Notre approche montre qu’un diagnostic moléculaire précis est possible pour la majorité des tumeurs cérébrales pédiatriques, même sans tissu tumoral. »
Johannes Gojo, oncologue pédiatrique, Université de médecine de Vienne
Cette avancée pourrait avoir un impact majeur, en particulier pour les enfants atteints de tumeurs difficiles à atteindre ou diagnostiquées à un stade précoce. À long terme, cette technologie pourrait permettre de diagnostiquer les tumeurs cérébrales avant même une intervention chirurgicale et de suivre leur évolution de manière plus précise et moins invasive.
Les auteurs de l’étude soulignent toutefois la nécessité de mener d’autres études cliniques prospectives pour valider cette approche et la traduire en pratique clinique courante.