Publié le 18 février 2024 05:21:00. Des chercheurs japonais ont mis au point un nouvel outil prédictif basé sur l’intelligence artificielle capable d’évaluer le risque de développement d’un cancer du foie, et ce, avant même l’apparition de tumeurs. Cette avancée pourrait permettre d’identifier les patients à haut risque et d’améliorer significativement leur prise en charge.
- Un score, appelé « niche MYCN », prédit avec une précision de 93 % la probabilité de développer un cancer du foie.
- Ce score est basé sur l’analyse de l’expression génétique dans les tissus hépatiques non tumoraux.
- L’étude identifie la protéine MYCN comme un facteur clé dans la tumorigenèse hépatique, en particulier dans les formes les plus agressives de la maladie.
Le cancer du foie, ou carcinome hépatocellulaire, représente un défi majeur de santé publique à l’échelle mondiale, causant plus de 800 000 décès chaque année. Sa forte mortalité est due à un diagnostic souvent tardif et à un taux de récidive élevé, se situant entre 70 et 80 %. Face à cette situation, une équipe de chercheurs du Centre RIKEN pour les sciences médicales intégratives (IMS) au Japon s’est concentrée sur l’identification de biomarqueurs permettant de prédire le risque de développement de la maladie.
Les travaux, publiés dans la revue Proceedings of the National Academy of Sciences, mettent en évidence le rôle crucial de la protéine MYCN dans le développement du cancer du foie. Bien que son implication soit connue depuis un certain temps, les mécanismes précis par lesquels elle favorise la tumorigenèse restaient flous. Pour mieux comprendre ce processus, les chercheurs ont manipulé génétiquement des souris afin de surexprimer la protéine MYCN dans leur foie. Ils ont constaté que la surexpression combinée de MYCN et d’une autre protéine, AKT, entraînait le développement de tumeurs hépatiques chez 72 % des animaux en moins de 50 jours. Ces tumeurs présentaient des caractéristiques similaires à celles observées chez les patients atteints de carcinome hépatocellulaire humain.
Pour caractériser l’environnement cellulaire favorisant l’activité de MYCN, l’équipe a utilisé une technique de transcriptomique spatiale. Cette méthode permet d’analyser l’expression des gènes dans un tissu et de localiser précisément où cette expression se produit. L’analyse a révélé un groupe de 167 gènes, baptisé « niche MYCN », qui étaient exprimés de manière différente dans les zones du foie présentant des niveaux élevés de MYCN.
À partir de ces données, les chercheurs ont développé un modèle d’apprentissage automatique capable de calculer un score de niche MYCN en fonction de l’expression génétique d’un échantillon donné. Ce modèle affiche une précision de 93 % dans l’identification des zones à risque. L’application de ce score à des données provenant de patients atteints de carcinome hépatocellulaire a révélé que ceux présentant des scores plus élevés avaient un risque accru de récidive et un pronostic moins favorable. De manière intéressante, le score s’est avéré plus prédictif lorsqu’il était calculé à partir de tissus non tumoraux que de tissus tumoraux.
« Nous avons développé une stratégie cliniquement exploitable pour identifier les patients à haut risque en profilant l’expression des gènes dans les tissus hépatiques non tumoraux. En intégrant la transcriptomique spatiale à l’apprentissage automatique, nous avons établi un score de niche MYCN qui prédit le risque de récidive et détecte les microenvironnements précancéreux prédisposés à encore tumorigenèse du foie. »
Xian-Yang Qin, Centre RIKEN pour les sciences médicales intégratives
Les chercheurs envisagent désormais d’approfondir leur compréhension des mécanismes biologiques sous-jacents aux scores de niche MYCN et d’identifier des stratégies pour prévenir l’établissement d’environnements favorables au développement du cancer du foie.