Prédir le cancer grâce à la nano-informatique et à l’IA, c’est possible !
Une étude récente de l’Université de Jérusalem a mis au point une méthode innovante qui associe la nano-informatique et l’intelligence artificielle pour prédire avec précision le comportement des cellules cancéreuses. Cette technique permet d’identifier des sous-populations de cellules présentant des caractéristiques distinctes, comme la sensibilité aux médicaments et le potentiel métastatique. Cette recherche pourrait transformer le diagnostic et le traitement du cancer en améliorant la médecine personnalisée grâce à des tests rapides et précis des comportements cellulaires à partir de biopsies de patients. Elle ouvre également la voie au développement de nouveaux tests cliniques pour surveiller la progression de la maladie et l’efficacité des traitements.
[Université Hébraïque de Jérusalem] – Dans une avancée majeure contre le cancer, une équipe de chercheurs de l’Université Hébraïque a développé une méthode révolutionnaire pour prédire avec précision le comportement des cellules cancéreuses. Cette approche novatrice, qui combine la nano-informatique et l’apprentissage automatique (IA), permet d’identifier rapidement des sous-populations de cellules cancéreuses aux caractéristiques biologiques variées, comme la sensibilité aux médicaments et le potentiel métastatique.
L’étude, dirigée par Yoel Goldstein, doctorant, et la Prof. Ofra Benny de l’École de Pharmacie de la Faculté de Médecine, en collaboration avec le Prof. Tommy Kaplan, responsable du Département de Biologie Computationnelle à l’École d’Ingénierie et d’Informatique de l’Université Hébraïque, propose une technique qui pourrait transformer le diagnostic et le traitement du cancer. En permettant des tests rapides et précis des comportements cellulaires à partir de biopsies de patients, cette méthode promet d’améliorer la médecine personnalisée. Elle ouvre également la voie au développement de nouveaux tests cliniques pour surveiller la progression de la maladie et l’efficacité des traitements.
© Yoram Aschheim
La première phase de l’étude a consisté à exposer les cellules cancéreuses à des particules de différentes tailles, chacune identifiée par une couleur unique. Ensuite, la quantité précise de particules absorbées par chaque cellule a été quantifiée. Des algorithmes d’apprentissage automatique ont ensuite analysé ces schémas d’absorption pour prédire des comportements cellulaires critiques, comme la sensibilité aux médicaments et le potentiel métastatique.
« Notre méthode est novatrice car elle permet de distinguer les cellules cancéreuses qui semblent identiques mais se comportent différemment au niveau biologique » a expliqué Yoel Goldstein. « Cette précision est obtenue grâce à l’analyse algorithmique de la façon dont les micro et nanoparticules sont absorbées par les cellules. La capacité de collecter et d’analyser de nouveaux types de données ouvre de nouvelles possibilités pour le domaine, avec le potentiel de révolutionner le traitement et le diagnostic clinique par le développement de nouveaux outils. »
La recherche a ouvert la voie à de nouveaux types de tests cliniques qui pourraient avoir un impact significatif sur les soins aux patients. « Cette découverte nous permet d’utiliser potentiellement des cellules issues de biopsies de patients pour prédire rapidement la progression de la maladie ou la résistance à la chimiothérapie » a déclaré la Prof. Benny. « Cela pourrait également mener au développement de tests sanguins innovants pour évaluer l’efficacité des traitements immunothérapeutiques ciblés, par exemple. »
Les outils actuels de prédiction et de détection du cancer manquent souvent de précision et d’efficacité. Les méthodes traditionnelles comme les scans d’imagerie et les biopsies de tissus peuvent être invasives, coûteuses et chronophages, entraînant des retards dans le traitement et des diagnostics erronés potentiels. Ces approches peuvent ne pas capturer la nature dynamique de la progression du cancer et offrir des aperçus limités du comportement de la maladie au niveau cellulaire. Par conséquent, les patients peuvent subir des retards de diagnostic, des résultats de traitement sous-optimaux et une détresse psychologique accrue. Cela souligne le besoin urgent de nouveaux outils diagnostiques plus efficaces et non invasifs, comme la percée récente des chercheurs de l’Université Hébraïque, qui représente une avancée significative dans la médecine personnalisée, offrant l’espoir de stratégies de traitement du cancer plus efficaces et sur mesure.