{"id":54345,"date":"2026-01-22T15:19:59","date_gmt":"2026-01-22T14:19:59","guid":{"rendered":"https:\/\/competence.ch\/?p=54345"},"modified":"2026-01-22T15:20:00","modified_gmt":"2026-01-22T14:20:00","slug":"une-ia-pour-predire-le-risque-de-metastases-des-cancers","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/competence.ch\/fr\/une-ia-pour-predire-le-risque-de-metastases-des-cancers\/","title":{"rendered":"Une IA pour pr\u00e9dire le risque de m\u00e9tastases des cancers"},"content":{"rendered":"\n

Pourquoi certaines tumeurs se propagent-elles alors que d\u2019autres restent localis\u00e9es? Les m\u00e9canismes r\u00e9gissant le potentiel m\u00e9tastatique des cellules tumorales restent largement inconnus. Il s\u2019agit pourtant d\u2019une question cruciale pour optimiser la prise en charge des patientes et patients. \u00c0 partir de cellules issues de tumeurs du c\u00f4lon, des scientifiques de l\u2019Universit\u00e9 de Gen\u00e8ve (UNIGE) ont d\u2019abord identifi\u00e9 les crit\u00e8res influant sur le risque de m\u00e9tastases, puis des signatures d\u2019expression g\u00e9nique permettant d\u2019en \u00e9valuer la probabilit\u00e9. L\u2019\u00e9quipe a ensuite cr\u00e9\u00e9 un outil d\u2019intelligence artificielle (MangroveGS) capable de transformer ces donn\u00e9es en pr\u00e9dictions pour de nombreux cancers avec une fiabilit\u00e9 in\u00e9gal\u00e9e. Ces r\u00e9sultats, publi\u00e9s dans Cell Reports<\/a>, ouvrent la voie \u00e0 une prise en charge plus pr\u00e9cise et \u00e0 la d\u00e9couverte de nouvelles cibles th\u00e9rapeutiques.<\/p>\n\n\n\n

\u00abOn impute souvent l\u2019origine du cancer \u00e0 des \u00a0\u00bbcellules anarchiques\u00a0\u00bb\u00bb, explique Ariel Ruiz i Altaba, professeur ordinaire au D\u00e9partement de m\u00e9decine g\u00e9n\u00e9tique et d\u00e9veloppement de la Facult\u00e9 de m\u00e9decine de l\u2019UNIGE, qui a dirig\u00e9 ces travaux. \u00abCependant, il faut plut\u00f4t comprendre le cancer comme une forme d\u00e9tourn\u00e9e du d\u00e9veloppement.\u00bb En effet, sous l\u2019effet de changements g\u00e9n\u00e9tiques et \u00e9pig\u00e9n\u00e9tiques, des programmes supprim\u00e9s pendant le d\u00e9veloppement de l\u2019organisme et des tissus se r\u00e9veillent pour donner naissance \u00e0 une tumeur.<\/p>\n\n\n\n

Ainsi, loin d\u2019\u00eatre un accident anarchique, le cancer r\u00e9pond \u00e0 un programme ordonn\u00e9. <\/p>\n\n\n\n

\n

Tout l\u2019enjeu est donc de trouver les cl\u00e9s pour en saisir la logique et la forme. Et, dans le cas des m\u00e9tastases, d’identifier les caract\u00e9ristiques des cellules qui vont se s\u00e9parer de la tumeur pour en cr\u00e9er une autre ailleurs dans le corps.<\/p>\nAriel Ruiz i Altaba, professeur ordinaire au D\u00e9partement de m\u00e9decine g\u00e9n\u00e9tique et d\u00e9veloppement de la Facult\u00e9 de m\u00e9decine de l\u2019UNIGE<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Traquer les cellules m\u00e9tastatiques<\/h2>\n\n\n\n

Les m\u00e9tastases restent la principale cause de mortalit\u00e9 dans la plupart des cancers, et notamment pour les cancers du c\u00f4lon, du sein ou du poumon. \u00c0 l\u2019heure actuelle, le premier signe d\u00e9tectable du processus m\u00e9tastatique est la pr\u00e9sence, dans le sang ou dans le syst\u00e8me lymphatique, de cellules tumorales circulantes. Mais il est alors d\u00e9j\u00e0 trop tard pour emp\u00eacher leur diss\u00e9mination. De plus, si les mutations qui entra\u00eenent la formation des tumeurs originelles sont bien comprises, aucune alt\u00e9ration g\u00e9n\u00e9tique unique ne peut expliquer pourquoi, de fa\u00e7on g\u00e9n\u00e9rale, certaines cellules migrent et d\u2019autres non.<\/p>\n\n\n\n

\u00abLa difficult\u00e9 est de pouvoir d\u00e9tailler l\u2019identit\u00e9 mol\u00e9culaire compl\u00e8te d\u2019une cellule \u2014 une analyse qui la d\u00e9truit \u2014 tout en observant sa fonction, ce qui n\u00e9cessite qu\u2019elle reste vivante \u00bb, explique le professeur Ruiz i Altaba. \u00abPour cela, nous avons isol\u00e9, clon\u00e9 et cultiv\u00e9 des cellules tumorales\u00bb, ajoute Arwen Conod, ma\u00eetre assistante au D\u00e9partement de m\u00e9decine g\u00e9n\u00e9tique et d\u00e9veloppement de la Facult\u00e9 de m\u00e9decine de l\u2019UNIGE et co-premi\u00e8re auteure de cette \u00e9tude. \u00abCes clones ont ensuite \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9s in vitro et dans un mod\u00e8le de souris pour observer leur capacit\u00e9 \u00e0 migrer \u00e0 travers un vrai filtre biologique et g\u00e9n\u00e9rer des m\u00e9tastases.\u00bb<\/p>\n\n\n

\nL\u2019analyse de l\u2019expression de plusieurs centaines de g\u00e8nes, r\u00e9alis\u00e9e sur une trentaine de clones issus de deux tumeurs primaires du c\u00f4lon, a permis d\u2019identifier des gradients d\u2019expression g\u00e9nique \u00e9troitement li\u00e9s \u00e0 leur potentiel migratoire. <\/h2>\n\n\n

Dans ce contexte, l\u2019\u00e9valuation pr\u00e9cise du potentiel m\u00e9tastatique ne d\u00e9pend pas du profil d\u2019une seule cellule, mais de la somme des interactions entre les cellules canc\u00e9reuses apparent\u00e9es qui forment un ensemble.<\/p>\n\n\n\n

Un algorithme de pr\u00e9diction ultra-fiable<\/h2>\n\n\n\n

Les signatures d\u2019expression g\u00e9nique obtenues ont \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9es dans un mod\u00e8le d\u2019intelligence artificielle d\u00e9velopp\u00e9 par l\u2019\u00e9quipe genevoise. \u00abLa grande nouveaut\u00e9 de notre outil, appel\u00e9 \u2018\u2018Mangrove Gene Signatures\u00a0\u00bb ou \u00a0\u00bbMangroveGS\u00a0\u00bb, est d\u2019exploiter des dizaines, voire des centaines de signatures de g\u00e8nes. Cela le rend particuli\u00e8rement r\u00e9sistant aux variations individuelles\u00bb, explique Aravind Srinivasan, assistant au D\u00e9partement de m\u00e9decine g\u00e9n\u00e9tique et d\u00e9veloppement de la Facult\u00e9 de m\u00e9decine de l\u2019UNIGE et co-premier auteur de cette \u00e9tude.<\/p>\n\n\n\n

Apr\u00e8s entra\u00eenement, le mod\u00e8le a atteint une pr\u00e9cision proche de 80 % pour pr\u00e9dire la survenue de m\u00e9tastases et de r\u00e9cidives du cancer du c\u00f4lon, un r\u00e9sultat bien sup\u00e9rieur aux outils d\u00e9j\u00e0 existants. De plus, les signatures d\u00e9riv\u00e9es du cancer du c\u00f4lon peuvent \u00e9galement pr\u00e9dire le potentiel m\u00e9tastatique d\u2019autres cancers, comme ceux de l\u2019estomac, du poumon ou encore du sein.<\/p>\n\n\n\n

Un pas important pour la clinique et la recherche<\/h2>\n\n\n\n

Gr\u00e2ce \u00e0 MangroveGS, des pr\u00e9l\u00e8vements sur la tumeur suffisent: les cellules peuvent \u00eatre analys\u00e9es et leur ARN s\u00e9quenc\u00e9 \u00e0 l\u2019h\u00f4pital, puis le score de risque m\u00e9tastatique rapidement transmis aux oncologues et aux patientes et patients depuis un portail Mangrove encrypt\u00e9, charg\u00e9 d’analyser les donn\u00e9es anonymis\u00e9es. \u00abCette information permettra d\u2019\u00e9viter le surtraitement des malades \u00e0 faible risque, limitant ainsi les effets secondaires et les co\u00fbts inutiles, tout en intensifiant la surveillance et le traitement de celles et ceux dont le risque est fortement \u00e9lev\u00e9\u00bb, ajoute Ariel Ruiz i Altaba. \u00abElle offre \u00e9galement la possibilit\u00e9 d\u2019optimiser la s\u00e9lection des participant-es aux essais cliniques, ce qui r\u00e9duit le nombre de volontaires requis, augmente la puissance statistique des \u00e9tudes, et apporte un b\u00e9n\u00e9fice th\u00e9rapeutique aux malades qui en ont le plus besoin.\u00bb<\/p>\n\n\n

Photo de titre: Ariel Ruiz i Altaba, UNIGE<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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