Publié le 16 février 2026 20:24:00. Une nouvelle intelligence artificielle (IA) pourrait permettre aux médecins d’anticiper les complications potentiellement mortelles après une greffe de cellules souches ou de moelle osseuse, offrant ainsi une meilleure prise en charge des patients et une réduction des risques à long terme.
- Un outil d’IA, baptisé BIOPREVENT, prédit le risque de développer une maladie chronique du greffon contre l’hôte (GVHD) et de décès lié à la transplantation.
- L’IA combine l’analyse de biomarqueurs sanguins et de données cliniques pour identifier les patients à risque avant l’apparition des symptômes.
- BIOPREVENT est disponible gratuitement en ligne pour aider les cliniciens à affiner leur évaluation des risques et à améliorer les soins aux patients transplantés.
La greffe de cellules souches ou de moelle osseuse représente une option thérapeutique vitale pour de nombreux patients atteints de cancers du sang ou d’autres maladies graves. Cependant, le rétablissement post-greffe peut être semé d’embûches, avec un risque de complications graves survenant parfois plusieurs mois après le retour à domicile. Parmi celles-ci, la maladie chronique du greffon contre l’hôte (GVHD) est particulièrement redoutée.
La GVHD se manifeste lorsque les cellules immunitaires du greffon attaquent les tissus sains du patient, pouvant affecter la peau, les yeux, la bouche, les articulations et les poumons. Cette affection peut entraîner une invalidité durable, voire le décès. Identifier les patients à risque de développer une GVHD chronique représente donc un enjeu majeur pour améliorer la prise en charge et la survie des patients transplantés.
Des chercheurs du MUSC Hollings Cancer Center, dirigés par Sophie Paczesny, MD, Ph.D., en collaboration avec Michael Martens, Ph.D., et Brent Logan, Ph.D., du Center for International Blood and Marrow Transplant Research du Medical College of Wisconsin, ont développé BIOPREVENT, un outil basé sur l’apprentissage automatique. Cet outil analyse des données issues de l’étude de protéines liées au système immunitaire et d’informations cliniques validées afin d’estimer le risque futur de GVHD chronique et de décès lié à la transplantation.
L’étude, publiée dans le Journal of Clinical Investigation, combine des biomarqueurs immunitaires, des données cliniques et l’apprentissage automatique pour créer un outil de prédiction des risques précis et fiable. Les premiers mois suivant la greffe sont cruciaux, car l’activité immunitaire peut déjà préparer le terrain à des complications, même en l’absence de symptômes apparents.
« Au moment où la GVHD chronique est diagnostiquée, le processus pathologique se déroule souvent depuis des mois, blessant discrètement le corps. Nous voulions savoir si nous pouvions détecter les signes avant-coureurs plus tôt, avant que les patients ne se sentent malades, et suffisamment tôt pour que les cliniciens interviennent, avant que les dommages ne deviennent irréversibles. »
Sophie Paczesny, MD, Ph.D., co-responsable du programme de recherche en biologie et immunologie du cancer au Hollings Cancer Center
Pour développer BIOPREVENT, les chercheurs ont analysé les données de 1 310 receveurs de cellules souches et de moelle osseuse issues de quatre grandes études multicentriques. Des échantillons de sang prélevés entre 90 et 100 jours après la greffe ont été analysés pour détecter sept protéines immunitaires liées à l’inflammation, l’activation et la régulation immunitaires, ainsi qu’aux lésions et au remodelage des tissus. Ces biomarqueurs ont été combinés à neuf facteurs cliniques, tels que l’âge du patient, le type de greffe, la maladie initiale et les complications antérieures.
L’équipe a testé différentes approches d’apprentissage automatique et a identifié une technique statistique, les arbres de régression additive bayésienne, comme étant la plus performante pour prédire les résultats pour les patients avec une précision supérieure aux méthodes statistiques traditionnelles. Les résultats ont démontré que les modèles combinant les biomarqueurs sanguins et les données cliniques étaient plus performants que ceux basés uniquement sur les données cliniques, notamment pour prédire la mortalité liée à la transplantation.
BIOPREVENT a également permis de classer les patients en groupes à faible et à haut risque, avec des différences significatives dans leurs résultats jusqu’à 18 mois après la greffe. Certains biomarqueurs étaient plus prédictifs du risque de décès après la greffe, tandis que d’autres étaient plus liés au développement ultérieur d’une GVHD chronique, soulignant la complexité de ces complications.
Pour faciliter l’accès à cet outil, les chercheurs ont développé BIOPREVENT sous forme d’application web gratuite. Les cliniciens peuvent saisir les données cliniques et les valeurs des biomarqueurs d’un patient pour obtenir une estimation personnalisée de son risque au fil du temps. « Il était important pour nous que cela ne reste pas un modèle théorique ou un outil limité à une seule institution », explique Sophie Paczesny. « Rendre BIOPREVENT accessible gratuitement garantit que les chercheurs et les cliniciens peuvent le tester, en tirer des leçons et, à terme, améliorer les soins prodigués aux patients transplantés. »
Pour l’heure, BIOPREVENT est destiné à soutenir l’évaluation des risques et la recherche clinique, et non à guider directement les décisions thérapeutiques. Les prochaines étapes consisteront à mener des essais cliniques rigoureux pour déterminer si une intervention précoce basée sur ces signaux de risque, comme une surveillance plus étroite ou des thérapies préventives pour les patients à haut risque, peut améliorer les résultats à long terme. Cette étude reflète une tendance croissante vers une médecine de précision dans les soins de transplantation, permettant d’adapter le suivi et les traitements au risque individuel de chaque patient.
« Il ne s’agit pas de remplacer le jugement clinique », souligne Sophie Paczesny. « Il s’agit de fournir aux cliniciens de meilleures informations plus tôt afin qu’ils puissent prendre des décisions plus éclairées. » Bien qu’une validation supplémentaire soit nécessaire, les chercheurs estiment que cette approche représente une avancée significative dans la prévention des complications les plus graves liées à la transplantation.
« Pour les patients, l’incertitude après la greffe peut être incroyablement stressante », conclut Sophie Paczesny. « Nous espérons que des outils comme BIOPREVENT pourront nous aider à mieux comprendre ce qui se passe et, potentiellement, à réduire l’impact de la GVHD chronique. »