Des scientifiques développent un modèle basé sur l'IA pour améliorer les immunothérapies contre le cancer

Des scientifiques du Ludwig Cancer Research Center ont mis au point, grâce à l'intelligence artificielle, un modèle prédictif capable d'identifierdentcellules tueuses de cancers présentant le plus fort potentiel pour les immunothérapies. Cet outil, TRTpred, est décrit en détail dans la prestigieuse revue Nature Biotechnology.

Personnaliser les traitements contre le cancer

Le modèle TRTpred, s'appuyant sur des algorithmes, peut être intégré à des traitements personnalisés du cancer et à des thérapies sur mesure, en fonction du profil des cellules précancéreuses de chaque patient. Comme l'a indiqué M. Alexander Harari, de l'Université Ludwig de Lausanne, chercheur principal de ces travaux, cette technique novatrice pourrait offrir de nouvelles perspectives aux patients.

Les cellules immunitaires présentes dans le cancer et transférées chez un patient, appelées lymphocytes infiltrant la tumeur (TIL), constituent la base de l'immunothérapie cellulaire. Ces TIL peuvent ensuite être modulés afin d'accroître leurs capacités synergiques intrinsèques contre le cancer, puis réintroduits dans l'organisme après avoir été multipliés en culture. Cependant, tous les TIL ne ciblent pas efficacement les cellules suspectes de tumeur ; seule une fraction d'entre eux est réactive aux cellules tumorales.

Harari et son équipe ont mis au point TRTpred, une approche de modélisation prédictive basée sur l'IA qui leur permet de classer les récepteurs des lymphocytes T (TCR) selon leur réactivité tumorale. Endentles gènes responsables de la sécrétion tumorale, TRTpred peut créer une règle applicable à une nouvelle population et prédire avec précision si un TCR est associé à une cellule réactive à une tumeur.

TRTpred : Un outil révolutionnaire basé sur l'IA

Les scientifiques ont amélioré la qualité de la première étape grâce à des filtres algorithmiques permettant d'identifier les lymphocytes T porteurs d'antigènes tumoraux présentant une forte avidité, c'est-à-dire capables d'une liaison antigéniquetron. De plus, un troisième filtre a été ajouté afin d'affiner la différenciation des antigènes pour les cellules tumorales, contribuant ainsi au ciblage de plusieurs antigènes.

L' équipe atracles TCR des TIL et utilisé MixTRTpred (combinant la technique TRTpred et des filtres algorithmiques) pour identifierdentlymphocytes T susceptibles d'attaquer les tumeurs, présentant une forte avidité et spécifiques de plusieurs antigènes tumoraux. Ces lymphocytes T modifiés ont été introduits avec succès chez des souris, où l'élimination des tumeurs a été constatée à ladent de la xénogreffe, validant ainsi la méthode.

George Coukos, directeur de l'Institut Ludwig de Lausanne et co-auteur de l'étude, prévoit de lancer au plus vite un essai clinique de phase I chez l'humain afin de tester cette technologie. Il s'est dit très optimiste quant à l'efficacité de la méthode, convaincu qu'elle permettrait de pallier les insuffisances actuelles des thérapies à base de TIL, notamment chez les patients dont les tumeurs ne répondent pas comme prévu.