Détection du cancer cérébral par l’IA en analysant les résultats des tests sanguins

Récemment, des chercheurs associés à l’Université de Strathclyde, Glasgow, ont breveté une méthode d’analyse d’échantillons de sang pour détecter le cancer cérébral. Les chercheurs de ClinSpec Diagnostics Limited ont combiné la spectroscopie et les algorithmes d’IA pour détecter le cancer cérébral sur la base de biopsies sanguines. Comme le rapporte Psychology Today, la recherche a été publiée récemment dans la revue Nature Communications, et selon l’équipe de recherche, le travail représente un développement important dans l’utilisation de la spectroscopie clinique et de l’IA.

La recherche présentée dans l’étude pourrait rendre la détection du cancer cérébral beaucoup plus facile et plus simple. Les maux de tête fréquents peuvent être un symptôme de cancer cérébral, mais même si les maux de tête sont très courants, le cancer cérébral ne l’est pas. Les cliniciens ont besoin d’une meilleure méthode pour discerner lesquels des maux de tête sont des causes de préoccupation et lesquels sont plus bénins. Les médecins doivent être en mesure de réaliser une forme de triage et de réduire le temps et les ressources investis dans le diagnostic du cancer cérébral avec des scans d’imagerie cérébrale coûteux. Si un simple test sanguin pouvait fournir aux cliniciens des informations fiables qui pourraient les aider à diagnostiquer les cas de cancer cérébral, des vies pourraient être sauvées.

C’est pour cette raison que les chercheurs de ClinSpec ont cherché à développer un algorithme qui aiderait les médecins à trier les cas de patients susceptibles d’avoir un cancer cérébral, en les distinguant d’autres causes de maux de tête.

L’une des méthodes courantes de détection de maladies comme le cancer est la biopsie liquide, qui consiste à effectuer une biopsie sur les fluides du corps au lieu de prélèvements tissulaires. Le marché de la biopsie liquide est en pleine croissance, avec une taille estimée à 2,4 milliards de dollars selon les recherches de marché de BC Research LLC. La biopsie liquide s’avère efficace pour détecter les signes de cancer, car elle peut détecter l’ADN tumorale circulante libre et les cellules tumorales circulantes. Cependant, les chercheurs de ClinSpec ont utilisé une méthode d’analyse différente, en effectuant une spectroscopie sur des échantillons de sang pour trouver des marqueurs biochimiques indicatifs de cancer.

La spectroscopie est le processus d’utilisation du rayonnement électromagnétique pour trouver des composants chimiques ciblés. La lumière est divisée en fréquences électromagnétiques composantes, et ces fréquences réagiront différemment avec des produits chimiques différents. L’équipe de recherche de ClinSpec a utilisé la lumière infrarouge pour créer des représentations d’échantillons de sang, une technique appelée spectroscopie d’absorption totale atténuée (ATR) – transformée de Fourier infrarouge (FTIR). L’équipe de recherche a déclaré que la technique est non destructive, non invasive et crée de manière fiable un profil biochimique d’un échantillon sans avoir besoin de préparer l’échantillon de manière extensive. Les représentations des échantillons de sang pourraient alors être analysées pour les anomalies, vérifiées pour les signes possibles de cancer.

Afin d’analyser les données, une machine à vecteurs de support a été utilisée pour créer un modèle de classification. Les machines à vecteurs de support sont utilisées pour la classification et l’analyse de régression, et elles fonctionnent en traçant des frontières de décision, ou des lignes qui séparent un ensemble de données en plusieurs classes. L’algorithme tente de maximiser la distance entre la ligne de division et les points de données de chaque côté de la ligne, et plus la distance est grande, plus le classificateur est confiant.

L’équipe de recherche a déclaré que leur méthode d’analyse des échantillons de sang a pu effectivement distinguer les échantillons de cancer des échantillons non cancéreux. Il y avait un taux de sensibilité de 93,2 % et un taux de spécificité de 92,8 %. Selon MDDI Online, les chercheurs rapportent que lors de l’analyse d’échantillons provenant d’un groupe de 104 patients différents, leur méthode assistée par IA a pu distinguer les patients sains du cancer dans environ 86 % des cas.

Les chercheurs ont expliqué dans l’étude :

« Ce travail présente une étape dans la traduction de la spectroscopie ATR-FTIR en clinique. Cette étape vers l’analyse à haut débit a des implications dans le domaine de la spectroscopie IR ainsi que dans l’environnement clinique. L’analyse du sérum sanguin à l’aide de cette technique conviendrait idéalement au parcours clinique en tant qu’outil de triage pour le cancer cérébral. »