Le carcinome hépatocellulaire, forme majoritaire des cancers primitifs du foie, représente la 3è cause de mortalité par cancer dans le monde. Aujourd’hui, le traitement de référence est la combinaison d’un agent anti-angiogénique (bevacizumab) avec un inhibiteur de point de contrôle immunitaire (atezolizumab) pour les patients à un stade avancé de la maladie. Toutefois, son efficacité est variable d’un patient à un autre. L’identification des patients non-répondeurs a ce traitement est donc essentiel pour adapter la stratégie thérapeutique.L’équipe dirigée par le Pr Julien Calderaro (Hôpital Henri Mondor AP-HP, Inserm, Université Paris Est Créteil) a développé une technique innovante d’intelligence artificielle basée sur l’analyse de lames histologiques digitalisées. Cette approche permet de prédire la réponse au traitement chez les patients atteints d’un carcinome hépatocellulaire avancé. Ces résulats ont été publiés dans la revue Lancet Oncology en Novembre 2023.
Cette étude multicentrique rétrospective, impliquant notamment des membres du CARPEM : la plateforme du CHIC, l’équipe de N. Loménie (équipe 22) et l’équipe de J. Zucman-Rossi (équipe 2), a permis de valider la technique sur une cohorte de plus de 800 patients d’Europe, des Etats-Unis et d’Asie. Le modèle d’IA ainsi élaboré se positionne comme un biomarqueur prédictif de la réponse au traitement, offrant une possibilité d’application dans la pratique clinique courante pour le CHC. Son utilisation comme outil d’aide à la décision thérapeutique a le potentiel d’améliorer considérablement la prise en charge des patients atteints d’un CHC. Ces travaux ouvrent la voie à des applications potentielles dans d’autres types de cancers.
Couplée aux techniques de biologie spatiale, l’utilisation de cette approche pourrait contribuer à une meilleure compréhension des mécanismes biologiques impliqués dans la réponse aux traitements.