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Des chercheurs d’une université japonaise ont développé un modèle d’apprentissage automatique capable d’évaluer avec précision la densité de cellules vivantes dans l’ostéosarcome malin du cancer des os. Le modèle d’Intelligence Artificielle peut faire cette évaluation à partir d’images pathologiques.
La recherche, rapportée dans le nip Precision Oncology, ajoute qu’elle peut fournir un pronostic du patient plus précis par rapport aux méthodes actuellement disponibles.
Qu’est-ce que ça veut dire?
Le traitement du cancer comprend une combinaison de chirurgie et de chimiothérapie. Mais des taux de survie plus faibles sont rapportés chez les patients atteints d’une forme de cancer qui se propage encore dans le corps.
Actuellement, suite aux cycles de chimiothérapie ou à une intervention chirurgicale spécifique, les médecins procèdent à une évaluation du taux de nécrose.
Au cours de ce processus, les médecins évaluent la proportion de tissus morts dans une tumeur. Cela les aide à déterminer le plan de traitement en cours pour un patient. Mais la précision de l’évaluation du taux de nécrose varie. Et cela conduit à des pronostics inexacts.
Forts de cette compréhension, les chercheurs de l’Université de Kyushu ont développé une évaluation plus spécifique des cellules tumorales vivantes par rapport aux cellules mortes grâce à un modèle d’apprentissage automatique piloté par l’IA.
« Dans la méthode traditionnelle, le taux de nécrose est calculé comme une zone nécrotique plutôt que comme un nombre de cellules individuelles, ce qui n’est pas suffisamment reproductible entre les évaluateurs et ne reflète pas de manière adéquate les effets des médicaments anticancéreux », a déclaré le co-premier auteur Makoto Endo, MD, PhD. , a déclaré un professeur de chirurgie orthopédique à l’hôpital universitaire de Kyushu dans un communiqué. « Nous avons donc envisagé d’utiliser l’IA pour améliorer l’estimation. »
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L’équipe de scientifiques a d’abord validé sa méthode pour détecter les cellules cancéreuses survivantes à l’aide des données des patients, ce qui a montré qu’elle était capable d’identifier des cellules tumorales viables au même niveau de compétence que les pathologistes experts.
Les chercheurs ont découvert que l’utilisation de l’IA pour analyser les images de pathologie tumorale peut améliorer la précision en supprimant la variabilité des évaluations humaines. Ils ont ajouté que l’identification de cellules tumorales viables est un prédicteur plus fiable de la réponse au traitement que la nécrose cellulaire.
« Cette nouvelle approche a le potentiel d’améliorer la précision des pronostics pour les patients atteints d’ostéosarcome traités par chimiothérapie », a noté Endo.
« À l’avenir, nous avons l’intention d’appliquer activement l’IA aux maladies rares telles que l’ostéosarcome, qui ont connu des progrès limités en matière d’épidémiologie, de pathogenèse et d’étiologie. Malgré le passage des décennies, en particulier dans les stratégies de traitement, des progrès substantiels restent insaisissables. En mettant l’IA au problème, cela pourrait enfin changer. »
(Avec la contribution des agences)