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Le premier outil basé sur l'intelligence artificielle pour prédire les sous-types moléculaires du cancer du pancréas (PDAC) à partir de lames d'histologie présenté à l'ASCO 2021

Publié le Communiqués de presse

Le premier outil basé sur l'intelligence artificielle pour prédire les sous-types moléculaires du cancer du pancréas (PDAC) à partir de lames d'histologie présenté à l'ASCO 2021 : de nouveaux travaux scientifiques novateurs issus de la collaboration fructueuse entre l'AP-HP et Owkin

Paris, France et New York, NY 8 juin 2021 - L’AP-HP, premier centre européen d'essais cliniques et Owkin, une startup pionnière des technologies d'apprentissage fédéré et d’intelligence artificielle (IA) pour la recherche médicale et le développement clinique, ont annoncé les résultats de leur collaboration à l'ASCO 2021.  Ces travaux intitulés « Identification des sous-types moléculaires d'adénocarcinome pancréatique sur les lames d'histologie à l'aide de modèles d'apprentissage profond » présentent le premier outil basé sur l’IA pour prédire les sous-types moléculaires du cancer du pancréas (PDAC) développé à partir de l'apprentissage automatique appliqué aux lames d'histologie. L'outilest utilisable en routine clinique dans le monde entier et ouvre la possibilité de stratification moléculaire des patients dans les soins de routine comme dansles essais cliniques. 

 

Gilles Wainrib, directeur scientifique et cofondateur d'Owkin, a déclaré : 

"Notre recherche montre que l'IA peut aider à connecter les informations aux niveaux génomique, cellulaire et tissulaire, et ainsi peut apporter une valeur immédiate pour faire de la médecine de précision une réalité pour les patients. Cette étude met aussi en valeur l'utilisation de l'apprentissage automatique pour identifier les signaux histo-génomiques pour la recherche sur le cancer et le développement clinique."

 

L'adénocarcinome pancréatique est une maladie complexe et hétérogène. L'hétérogénéité et la plasticité tumorale sont probablement des facteurs majeurs de l'échec de nombreux essais cliniques. Les études multiomiques ont révélé deux principaux sous-types transcriptomiques de tumeurs, Basal-like et Classical, qui ont été proposés comme prédictifs de la réponse des patients à la chimiothérapie de première ligne. La détermination de ces sous-types a été possible jusqu'à présent par le séquençage de l'ARN, une technique coûteuse et complexe qui n'est pas encore réalisable dans un contexte de routine clinique.

Le Pr Jérôme Cros, anatomopathologiste à l'hôpital Beaujon - Université de Paris a déclaré :

"Cet outil a été développé en utilisant les ressources histologiques et moléculaires uniques de quatre hôpitaux de l'AP-HP (Amboise Paré-Beaujon-Pitié Salpétrière-Saint Antoine) grâce à une collaboration unique entre les pathologistes de l'AP-HP, les bioinformaticiens du groupe Carte d'Identité des Tumeurs de la Ligue Contre le Cancer et les data scientists d'Owkin. Il permet de donner à distance le sous-type d’une tumeur en quelques minutes ouvrant la voie à de nombreuses applications allant de la science fondamentale (étude de l'hétérogénéité intra-tumorale) à la pratique clinique (sous-typage des tumeurs dans les essais cliniques)." 

 

Cette recherche est née d'une collaboration fructueuse et continue entre les équipes pluridisciplinaires d'Owkin et celles des hôpitaux de l'AP-HP. Depuis 2019, ils collaborent au service d'objectifs communs : 1) améliorer la prise en charge des patients et faciliter le développement de nouveaux médicaments dans trois grands domaines (oncologie, immunologie, cardiologie), 2) démocratiser l'accès à l'IA pour les chercheurs afin de favoriser l'innovation et les avancées médicales. 

Ces travaux font suite à plusieurs autres publications.  En janvier 2021, l'AP-HP et Owkin ont publié dans Nature Communications un score AI-Severity pour les patients atteints de Covid-19 en utilisant des tomodensitométries en plus d'autres modalités de données. Ce projet, fruit de la collaboration d'un consortium comprenant également l'INRIA/CentraleSupélec et Gustave Roussy, a été réalisé en un temps record grâce à l'étroite coordination et à l'accord-cadre établi entre l'AP-HP et Owkin. Le score AI-Severity s'est révélé plus performant que les autres scores actuellement utilisés

 

En août 2020, Owkin a publié son nouvel outil d'IA prédictive pour l'expression RNA-seq à partir d'images de lames entières (HE2RNA) dans Nature Communications - l'un des 50 articles les plus lus en 2020 dans cette revue. Ces travaux sont le fruit d'une étroite collaboration avec le Pr Julien Calderaro (anatomo-cyto-pathologiste à l'hôpital Henri-Mondor, AP-HP). Cet outil peut être appliqué à tous les types de cancer et a posé les bases des résultats histo-transcriptomiques du récent outil sur l'adénocarcinome du pancréas. 

 

D'autres recherches notables issues de cette collaboration comprennent un article sur la prédiction grâce à l'IA de la survie des patients atteints de carcinome hépatocellulaire publié avec le Pr Julien Calderaro dans Hepatology en février 2020 et une comparaison des méthodes de classification de la maladie de Crohn avec des modèles d'apprentissage automatique, publiée en juillet 2019, dirigée par le Pr Jean-Pierre Hugot (pédiatre à l'hôpital Robert Debré, AP-HP).
  

 

A propos d'Owkin : Cofondée en 2016 par Thomas Clozel – médecin cancérologue et chercheur –, et Gilles Wainrib – enseignant chercheur à lENS et pionnier dans le domaine de l'intelligence artificielle en biologie, Owkin est une scale-up franco-américaine spécialisée dans lIA appliquée à la recherche clinique. Forte dune équipe pluridisciplinaire de 100 personnes, Owkin permet aux chercheurs dutiliser des données issues dactivités de soin ou de recherche pour entraîner des modèles interprétables de « machine learning ». Ces modèles permettent de mieux prédire le pronostic des patients et leurs réponses aux traitements, créant ainsi des nouvelles générations de biomarqueurs. Aujourdhui, Owkin construit un réseau de recherche mondial permettant une collaboration continue entre chercheurs, scientifiques et cliniciens. Owkin a été parmi les premières sociétés à utiliser les technologies dapprentissage fédéré, une approche d'analyse décentralisée qui protège les données des patients en veillant à ce qu'elles ne quittent jamais l'hôpital. Pour plus d'informations, visitez www.owkin.com et suivez @OWKINscience sur Twitter. Pour plus d'informations, veuillez consulter le site www.owkin.com, suivre @OWKINscience sur Twitter ou contacter Talia Lliteras à l'adresse talia.lliteras@owkin.com .

 

A propos d'AP-HP : Premier centre hospitalier et universitaire (CHU) d’Europe, l’AP-HP et ses 39 hôpitaux sont organisés en six groupements hospitalo-universitaires (AP-HP. Centre - Université de Paris ; AP-HP. Sorbonne Université ; AP-HP. Nord - Université de Paris ; AP-HP. Université Paris Saclay ; AP-HP. Hôpitaux Universitaires Henri Mondor et AP-HP. Hôpitaux Universitaires Paris Seine-Saint-Denis) et s’articulent autour de cinq universités franciliennes. Etroitement liée aux grands organismes de recherche, l’AP-HP compte trois instituts hospitalo-universitaires d’envergure mondiale (ICM, ICAN, IMAGINE) et le plus grand entrepôt de données de santé (EDS) français. Acteur majeur de la recherche appliquée et de l’innovation en santé, l’AP-HP détient un portefeuille de 650 brevets actifs, ses cliniciens chercheurs signent chaque année près de 9000 publications scientifiques et plus de 4000 projets de recherche sont aujourd’hui en cours de développement, tous promoteurs confondus. L’AP-HP a obtenu en 2020 le label Institut Carnot, qui récompense la qualité de la recherche partenariale : le Carnot@AP-HP propose aux acteurs industriels des solutions en recherche appliquée et clinique dans le domaine de la santé. L’AP-HP a également créé en 2015 la Fondation de l’AP-HP pour la Recherche afin de soutenir la recherche biomédicale et en santé menée dans l’ensemble de ses hôpitaux. http://www.aphp.fr

 

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