Le modèle d'apprentissage automatique peut prédire l'agressivité de certaines tumeurs en identifiant des protéines spécifiques. Il génère un indice de souche allant de zéro à un, zéro indiquant une faible agressivité et un une forte agressivité. Plus cet indice augmente, plus le cancer tend à devenir agressif, plus résistant aux médicaments et plus susceptible de récidiver.
Les chercheurs présentent leurs résultats dans la revue Cell Genomics .
Le degré de « souche » indique à quel point les cellules tumorales ressemblent aux cellules souches pluripotentes, capables de se transformer en presque n'importe quel type de cellule du corps humain. À mesure que la maladie progresse, les cellules malignes deviennent de moins en moins semblables au tissu dont elles sont issues. Ces cellules s'auto-renouvellent et présentent un phénotype indifférencié.
Les scientifiques ont développé cet outil à partir des données du Consortium d'analyse protéomique clinique des tumeurs (CPTAC) pour 11 types de cancer. Ils ont ensuite développé l'indice de stemness basé sur l'expression des protéines (PROTsi). Ils ont analysé plus de 1 300 échantillons de cancers du sein , de l'ovaire, du poumon (carcinome, épidermoïde et adénocarcinome), du rein, de l'utérus, du cerveau (enfant et adulte), de la tête et du cou, du côlon et du pancréas.
En intégrant PROTsi aux données protéomiques de 207 cellules souches pluripotentes, le groupe a identifié des protéines responsables de l'agressivité de certains types de tumeurs. Ces molécules pourraient constituer des cibles potentielles pour de nouvelles thérapies, générales ou spécifiques. Cet outil contribue ainsi non seulement à l'avancement du développement clinique des traitements, mais aussi à la personnalisation des traitements contre le cancer.
source : https://healthcare-in-europe.com/en/news/ai-tumor-stemness-predict-cancer-aggressiveness.html
