Une équipe de chercheurs de plusieurs universités américaines ont réussi à mettre au point un programme informatique qui permet de localiser les tumeurs naissantes avant même que les symptômes n’apparaissent chez le patient.
C’est en général l’apparition de symptômes particuliers qui pousse un patient à subir un dépistage, avant que l’on ne détecte une forme de cancer chez lui. Un dépistage précoce est essentiel dans l’accroissement des chances de survie d’un patient et un programme particulier pourrait prochainement permettre la détection des cancers de manière bien plus précoce.
Des chercheurs de l’Université de Californie à Los Angeles et de l’Université de Californie du Sud ont mis au point CancerLocator, un programme informatique permettant d’identifier et de localiser une tumeur avant même l’apparition des symptômes en détectant l’ADN des tumeurs dans des échantillons de sang.
Dans une première étude réalisée, CancerLocator est parvenu à diagnostiquer le cancer du poumon et le cancer du sein dans 80 % des cas. Comme l’explique Motherboard, « chaque fragment d’ADN possède un arrangement unique d’éléments chimiques appelés “groupes méthyles” ; ils indiquent si les gènes sont activés ou désactivés et si l’action d’un gène spécifique a été interrompue au sein d’une cellule cancéreuse ». En analysant cela, le programme va pouvoir détecter une tumeur naissante, mais aussi en localiser la provenance.
« C’est une sorte de message dans une bouteille. Cet ADN acellulaire flottant dans le sang peut nous dire les secrets de la cellule ou de l’organe dont il provient », explique Jasmine Zhou, professeure de pathologie à l’Université de Californie et coauteure de l’étude.
Pour apprendre au logiciel à reconnaître quelles signatures étaient normales et celles qui ne le sont pas, les chercheurs ont utilisé les données disponibles dans la base de données du Cancer Genome Atlas. Au plus les données seront utilisées et les connaissances accrues, au plus le programme sera capable de précision dans les diagnostics, à la manière du machine learning.
Comme l’explique Jasmine Zhou, en plus de la détection et de la localisation précoce des tumeurs, CancerLocator pourrait permettre de déterminer les options de traitement personnalisées, surveiller l’efficacité d’un médicament et alerter sur une possible récidive, là encore de manière plus précoce. « Notre objectif à long terme est de mettre au point un outil de dépistage généraliste. Les avantages potentiels seraient énormes », conclut-elle.
