Publié le 10 octobre 2025. Une nouvelle intelligence artificielle promet de révolutionner la prise en charge du cancer du pancréas en aidant les chirurgiens à identifier la présence de métastases, évitant ainsi des interventions chirurgicales potentiellement inutiles et néfastes pour les patients.
- Un algorithme d’apprentissage profond, baptisé PMPD (Pancreatic cancer Metastasis Prediction Deep-learning algorithm), a été développé pour prédire la propagation tumorale à partir d’images médicales de la tumeur primitive.
- Les tests préliminaires montrent une performance prometteuse, capable de classer correctement une part significative des métastases, y compris celles non détectées lors des examens standards.
- Cette technologie vise à offrir un « second avis » basé sur des données pour assister les décisions médicales, sans remplacer le jugement professionnel des praticiens.
Le cancer du pancréas représente un défi majeur en cancérologie, notamment en raison de sa difficulté à être détecté précocement et de la faible efficacité des traitements actuels, y compris les approches personnalisées et immunothérapeutiques. Un des enjeux cruciaux réside dans la planification du traitement : la chirurgie, souvent très invasive, n’est indiquée que si la tumeur n’a pas encore formé de métastases. Cependant, cette distinction est particulièrement ardue dans le cas du cancer du pancréas, conduisant à ce que certains patients opèrent alors que la maladie s’est déjà propagée, sans bénéfice thérapeutique et avec des risques accrus.
Face à cette problématique, une équipe de recherche dirigée par le Dr Núria Malats, chercheuse au Centre national de recherche sur le cancer (CNIO) en Espagne, a mis au point un algorithme d’intelligence artificielle (IA) capable de prédire avec une précision notable la présence de métastases à partir des images médicales déjà disponibles. Ce modèle, utilisant des techniques d’apprentissage profond, a été testé sur les données de près de 250 patients issus de l’essai clinique néerlandais PREOPANC1. Les résultats, publiés dans la revue ‘INTESTIN’, révèlent un taux de réussite prometteur.
« Si une personne atteinte d’un cancer du pancréas a déjà des métastases, une opération non seulement ne guérit pas, mais peut aggraver sa situation. La chirurgie est très invasive et peut faire souffrir davantage le patient, sans améliorer son pronostic. C’est pourquoi il est essentiel de savoir à temps s’il y a des métastases avant de décider d’opérer. Notre algorithme prédit avec précision la présence de métastases à partir d’images déjà réalisées en routine. »
Dr Núria Malats, chef du groupe d’épidémiologie génétique et moléculaire au CNIO
L’algorithme PMPD a ainsi réussi à classer correctement 56 % des métastases dans l’ensemble de données PREOPANC-DPCG, une performance jugée encourageante compte tenu de la complexité du diagnostic. Fait notable, sa capacité prédictive est restée stable, indépendamment de la localisation des métastases, de la taille et de la localisation de la tumeur primitive, ainsi que du sexe et de l’âge du patient. Plus particulièrement, le PMPD a identifié 65,8 % des métastases qui n’avaient été découvertes qu’au moment de l’intervention chirurgicale, suggérant que ces patients auraient pu éviter une chirurgie inutile si l’algorithme avait été utilisé au préalable.
Au-delà de la détection actuelle des métastases, le PMPD est conçu pour anticiper leur apparition future. Comme l’explique le Dr Malats, il offre la possibilité de prédire si des métastases pourraient se développer dans les mois à venir. Cette fonctionnalité aide les cliniciens à affiner leurs décisions thérapeutiques, à planifier des traitements mieux adaptés au risque individuel du patient et à prévenir les interventions superflues. Le développement de cet outil repose sur l’entraînement de l’IA avec un volume conséquent de données médicales réelles (tomodensitométries et données cliniques), lui permettant de discerner des schémas complexes, souvent invisibles à l’œil humain.
« Cela permet non seulement de savoir s’il y a des métastases maintenant, mais essaie également de prédire si elles apparaîtront dans les mois à venir. Cela aide les médecins à mieux décider d’opérer ou non, à planifier des traitements plus adaptés au risque du patient et à éviter des interventions inutiles. »
Dr Núria Malats, chercheuse au CNIO
Il est souligné que le PMPD se positionne comme un outil d’aide à la décision, agissant comme un « second avis basé sur des données ». Il est destiné à compléter le jugement clinique des radiologues, oncologues et chirurgiens, dans le but de rendre le diagnostic plus rapide, plus précis et moins risqué pour le patient.
Malgré ces avancées prometteuses, la recherche se poursuit. L’équipe du CNIO reconnaît la nécessité d’une validation plus poussée de l’algorithme dans divers contextes hospitaliers et auprès de populations de patients plus hétérogènes. Comme toute technologie basée sur l’IA, le PMPD n’est pas exempt de risques de faux positifs (identifier des métastases là où il n’y en a pas) ou de faux négatifs (ne pas détecter des métastases présentes). Ces limites soulignent l’importance des prochaines étapes.
Le projet vise désormais à tester l’algorithme en conditions réelles, en collaboration avec plusieurs hôpitaux de référence en Espagne, tels que Vall d’Hebron à Barcelone, Ramón y Cajal et Gregorio Marañón à Madrid, ainsi que le Centre universitaire de Navarre. Des partenariats sont également recherchés avec des institutions en Chine et en Uruguay afin d’enrichir la diversité des données d’imagerie utilisées pour la validation. Ce déploiement est soutenu par un financement de près de 800 000 euros du ministère de la Transformation numérique, dans le cadre du projet visant à implémenter et démontrer les performances de l’algorithme IA-PMPD en temps réel dans les hôpitaux tertiaires.