Un test du cancer qui peut révéler le meilleur médicament pour chaque patient pourrait être une percée

Un test de dépistage du cancer qui peut révéler le meilleur médicament pour chaque patient pourrait être une percée dans l’accélération du traitement, selon les scientifiques

  • Les patients cancéreux ont retrouvé l’espoir avec un test qui analyse les tumeurs
  • Il peut prédire les médicaments les plus efficaces pour chaque patient atteint de cancer
  • Cette percée contribuera grandement à la lutte contre le cancer dans le monde

Les patients cancéreux ont reçu un nouvel espoir grâce à un test qui analyse les tumeurs pour prédire les médicaments les plus efficaces pour chaque patient.

La percée produit un résultat en aussi peu que 24 heures et est plus précise que les approches génétiques actuelles pour personnaliser le traitement.

Les scientifiques de l’Institute of Cancer Research de Londres affirment que la technique, utilisant l’intelligence artificielle pour analyser de grandes quantités de données à partir d’échantillons de tumeurs, permet aux médecins d’établir rapidement quelles combinaisons de médicaments sont les plus susceptibles de fonctionner.

Les chercheurs ont testé des cellules tumorales de patients atteints de cancer du poumon, examinant comment sept médicaments affectaient 52 protéines liées à la croissance et à la propagation de la maladie.

Les patients cancéreux ont reçu un nouvel espoir avec un test qui analyse les tumeurs pour prédire les médicaments les plus efficaces pour chaque patient (image de fichier)

Sur 252 combinaisons de médicaments testées, 128 ont montré un certain niveau de synergie, ce qui signifie que leur effet combiné dépassait celui de chaque médicament individuel additionné.

Les chercheurs prévoient maintenant une étude de suivi plus large.

Le chef de l’Institut, Kristian Helin, a déclaré: «L’un des plus grands défis auxquels nous sommes confrontés est la capacité du cancer à évoluer et à devenir résistant aux médicaments.

“Nous nous attendons à ce que l’avenir du traitement du cancer consiste à combiner des thérapies pour surmonter la résistance, mais nous devons nous améliorer pour prédire quelles combinaisons de médicaments fonctionneront le mieux pour chaque patient.”

Le professeur Udai Banerji, responsable de l’étude, a ajouté: «Notre test fournit une preuve de concept pour l’utilisation de l’IA pour analyser les changements dans la façon dont les informations circulent dans les cellules cancéreuses et faire des prédictions sur la façon dont les tumeurs sont susceptibles de réagir à des combinaisons de médicaments.

«Avec un délai d’exécution rapide de moins de deux jours, le test a le potentiel de guider les médecins dans leurs jugements sur les traitements les plus susceptibles de bénéficier aux patients atteints de cancer.

«Il s’agit d’une étape importante pour aller de l’avant par rapport à notre objectif actuel d’utiliser des mutations génétiques pour prédire la réponse.

Le professeur Udai Banerji, responsable de l'étude, a ajouté :

Le professeur Udai Banerji, responsable de l’étude, a ajouté: “Notre test fournit une preuve de concept pour l’utilisation de l’IA pour analyser les changements dans la façon dont les informations circulent dans les cellules cancéreuses et faire des prédictions sur la façon dont les tumeurs sont susceptibles de répondre à des combinaisons de médicaments (image de fichier)

«Nos résultats montrent que notre approche innovante est réalisable et permet des prédictions plus précises que l’analyse génétique pour les patients atteints d’un cancer du poumon non à petites cellules.

«Avant que ce test puisse entrer dans la clinique et guider un traitement personnalisé, nous devrons valider davantage nos résultats – par exemple, en menant une étude où nous exécutons le test chez des patients recevant déjà un traitement pour vérifier si les prédictions sont correctes.

L’analyse génétique des tumeurs peut révéler des mutations qui alimentent la croissance du cancer, permettant aux médecins de prescrire des médicaments qui ciblent ces changements.

Cependant, la génomique seule ne fournit pas de prédictions suffisamment précises sur la meilleure combinaison de médicaments à utiliser.

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