Un cancer très fréquent, une diversité de traitements
Deuxième cancer le plus fréquent chez l’homme, troisième chez la femme, le cancer du poumon est la première cause de décès par cancer chez l’homme, la deuxième chez la femme. Sa fréquence est en augmentation.
À côté des cancers bronchiques à petites cellules (CPC), étroitement liés à la consommation tabagique, les cancers bronchiques non à petites cellules (CBNPC) représentent plus de 80 % des cancers du poumon. En France, 40 000 nouveaux cas de cette forme de cancer du poumon sont constatés chaque année.
Les traitements existants pour cette deuxième famille de cancers du poumon représentent un progrès thérapeutique indéniable. Ils rendent également l’arbre de décision de plus en plus complexe pour les professionnels de santé. Les nouveaux traitements agissent par ailleurs en induisant des changements dans le métabolisme de la tumeur ou dans le micro-environnement.
De nouveaux critères tenant compte de l’hétérogénéité des tumeurs doivent donc être élaborés, pour permettre une évaluation plus précoce de la réponse à ces nouveaux traitements.
Les mathématiques au service de la prévention des cancers
Le défi lancé par le projet Pimiento, mené par l’équipe-projet MONC (Modélisation en ONCologie) et son responsable Olivier Saut, est d’améliorer, grâce à des outils d’aide à la décision, l’évaluation du résultat clinique et du risque d’échec pour chaque classe de traitement (radiothérapie, chimiothérapie, thérapies ciblées, immunothérapie ou chirurgie). En contribuant ainsi à une meilleure prise en charge et une plus grande qualité de vie des patients.
L’équipe MONC développe depuis plusieurs années des modèles mathématiques décrivant la croissance du cancer et l’effet des traitements en exploitant toutes les informations disponibles : imagerie, informations génomiques, données cliniques… Au final, l’objectif est d’évaluer précocement l’efficacité d’un traitement afin que le médecin puisse savoir, très vite après le début du traitement, si celui-ci va marcher ou pas et qu’il adapte sa stratégie thérapeutique en connaissance de cause.
Le projet Pimiento s’appuiera sur plusieurs outils de pointe développés au sein de l’équipe pour :
- la résolution et simulation de modèles mathématiques du cancer et de son traitement ;
- le traitement d’images médicales (segmentation, enregistrement et calcul des caractéristiques radiomiques) ;
- l’assimilation de données cliniques pour personnaliser les modèles ;
- l’apprentissage statistique (machine et profond).
L’équipe MONC travaille étroitement avec les médecins et leurs patients, avec la société Sophia Genetics, une société spécialisée dans le domaine de la génomique clinique et de l’imagerie s’appuyant sur l’intelligence artificielle, et les hôpitaux, par exemple l’Institut Bergonié, à Bordeaux, l’hôpital Tenon (AP-HP) et le centre Léon Bérard à Lyon.
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