L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont prometteurs dans le diagnostic et le traitement du cancer
L’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage en profondeur (DL) et l’apprentissage automatique (ML) ont transformé de nombreux secteurs et domaines scientifiques. Aujourd’hui, ces outils sont appliqués pour relever les défis de la découverte de biomarqueurs du cancer, où l’analyse de grandes quantités de données d’imagerie et moléculaires dépasse la capacité des analyses et outils statistiques traditionnels. Dans un numéro spécial de Cancer Biomarkers, les chercheurs proposent diverses approches et explorent certains des défis uniques liés à l’utilisation de l’IA, du DL et du ML pour améliorer la précision et le pouvoir prédictif des biomarqueurs du cancer et d’autres maladies.
« Le domaine des biomarqueurs est doté d’une pléthore de données d’imagerie et de données moléculaires, et en même temps, en proie à tant de données qu’aucun individu ne peut tout comprendre », a expliqué la rédactrice invitée Karin Rodland, PhD, Pacific Northwest National Laboratory , Richland ; et Université de la santé et des sciences de l’Oregon, Portland, OR, États-Unis. « L’IA offre une solution à ce problème, et elle a le potentiel de découvrir de nouvelles interactions qui reflètent plus précisément la biologie du cancer et d’autres maladies. »
Les applications prometteuses de l’IA, de la DL et de la ML présentées dans ce numéro comprennent l’identification des cancers à un stade précoce, la déduction du site du cancer spécifique, l’aide à l’attribution d’options thérapeutiques appropriées pour chaque patient, la caractérisation du microenvironnement tumoral et la prédiction de la réponse à immunothérapie.
Un aperçu complet de la littérature concernant l’utilisation des approches d’IA pour identifier les biomarqueurs du cancer de l’ovaire et du pancréas illustre les principes sous-jacents et examine les lacunes et les défis auxquels le domaine est confronté dans son ensemble. Les cancers de l’ovaire et du pancréas sont rares, mais mortels car ils manquent de symptômes et de détection précoces. Le chercheur principal Juergen A. Klenk, PhD, Biomedical Data Science Lab, Deloitte Consulting LLP, Arlington, VA, USA, et ses collègues décrivent des études utilisant l’IA et le ML pour analyser des images pour la détection précoce de la maladie, et des modèles qui peuvent être construits pour prédire résultats probables pour le patient. Certains des défis, tels que la difficulté de rassembler des ensembles de données suffisamment volumineux, sont discutés.
