Introduction :
L’immunothérapie contre le cancer a entraîné un changement radical dans la manière de traiter de nombreux types de cancer. Toutefois, même si certains patients obtiennent des résultats spectaculaires, pour un pourcentage important de patients ces thérapies n’ont pas d’effet. Savoir quels patients sont plus susceptibles de répondre et quels patients le sont moins est l’une des grandes questions de la médecine d’aujourd’hui : il est essentiel de pouvoir déterminer cette probabilité de réponse afin d’identifier et de traiter par immunothérapie uniquement les patients qui en bénéficieront, et de choisir d’autres stratégies pour le reste des patients. Jusqu’à présent, la plupart des efforts visant à prédire la réponse d’un patient à une immunothérapie se sont concentrés sur des tests reposant largement sur des biopsies du patient. Toutefois, le groupe du Dr Raquel Pérez-López recherche des méthodes différentes et moins invasives comme les techniques de l’image diagnostique.
Le projet :
L’analyse informatique des images médicales (IRM, tomodensitométrie, etc.) permet de mieux comprendre la tumeur de chaque patient et, par conséquent, d’identifier les caractéristiques des tumeurs qui peuvent les rendre plus susceptibles de répondre à l’immunothérapie. Cet ambitieux projet de recherche combine deux types d’études : l’analyse de ces données d’imagerie médicale par des techniques informatiques et une étude approfondie des gènes tumoraux. Grâce à des études comme celle-ci, nous progressons régulièrement vers une médecine de précision.
Objectifs :
Le projet étudie les techniques d’imagerie qui sont couramment utilisées avec les patients (comme la tomographie ou le CT) et d’autres techniques plus complexes qui fournissent des informations sur le fonctionnement des tissus (comme l’IRM de diffusion et de perfusion). Cela sera combiné à une analyse génétique des cellules tumorales. L’intégration de toutes ces données fournira des informations beaucoup plus fiables sur les patients qui répondront (et répondent) à l’immunothérapie. Les objectifs de cette étude comprennent :
- Le groupe Radiomics du VHIO a généré une sorte d’empreinte digitale (également appelée signature) à partir d’images radiologiques (radiographies, tomodensitogrammes, etc.). Cette signature pourrait permettre de prédire la réponse à l’immunothérapie, et l’un des objectifs du projet est de prouver que c’est le cas.
- Élaborer une signature de résonance magnétique (MRI) qui permette de prédire la réponse à l’immunothérapie.
- Création d’un modèle intégrant des données d’imagerie (CT, IRM) avec des données issues d’études génétiques des cellules tumorales et des informations sur le patient, et permettant de prédire la réponse du patient.
- Identifier les changements dans les premières semaines du traitement par immunothérapie qui permettront de déterminer rapidement si les patients sont résistants à l’immunothérapie.
- Développer une application à usage clinique qui met en œuvre les modèles et les schémas développés par le groupe.
Mise à jour des résultats :
Malgré les difficultés liées à la pandémie de COVID-19 le groupe du Dr Raquel Pérez a obtenu des résultats importants dans le développement du projet. L’un des objectifs du projet est d’analyser informatiquement les résultats des tomodensitogrammes des patients et d’identifier un modèle, une signature, distinguant les patients qui répondent à l’immunothérapie de ceux qui n’y répondent pas.
Ils ont récemment publié une partie de leurs résultats dans la revue internationale Radiology, l’une des plus importantes dans son domaine, dans un article intitulé “A CT-based radiomics signature is associated with response to immune checkpoint inhibitors in advanced solid tumours”. Dans leurs résultats, ils montrent l’efficacité de la signature CT qu’ils ont développée pour prédire quels patients sont les plus susceptibles de répondre à l’immunothérapie. Bien que l’efficacité de cette signature doive encore être étudiée de manière plus approfondie, ces résultats confirment que la stratégie du Dr Raquel Pérez est très prometteuse et pourrait constituer une aide décisive pour choisir les patients à traiter par immunothérapie.