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Les techniques de dépistage et de diagnostic suivant un parcours d'autorisation complexe, à l'issue incertaine, beaucoup d'entreprises pharmaceutiques ne jugent pas l'investissement intéressant. "Il est urgent de stimuler l'implication de l'industrie afin d'effectuer des progrès dans les technologies de détection précoce des maladies et de prévention du cancer", déclare David Crosby (Cancer Research UK).Une meilleure idée des personnes présentant un risque élevé de cancer du sein nous permettrait de nous concentrer sur le dépistage de celles qui en ont le plus besoin. En outre, une analyse de risque personnalisée éviterait toute médicalisation inutile. CanRisk (1) est un modèle holistique de calcul de risque, qui ne tient pas uniquement compte des facteurs classiques, comme les antécédents familiaux ou les mutations pathogènes à haute pénétration comme le BRCA, mais aussi du score polygénique, du style de vie, des facteurs hormonaux, de la parité, de la densité mammaire, de l'IMC, etc.Selon ce CanRisk, plus de femmes seraient exposées à un risque élevé de cancer du sein. D'autre part, la moitié des femmes émargeant actuellement à la catégorie à haut risque seraient reclassifiées dans le groupe général ou resteraient dans leur catégorie actuelle, avec des conséquences évidentes pour la politique clinique. Les études prospectives sur la validité des modèles de risque multifactoriels montrent que le risque perçu correspond au risque prédit. Dans le futur, l'IA pourra également être utilisée pour le screening, plus précisément dans le tri des clichés des mammographies. Cela donnerait aux radiologues le temps de se concentrer sur les cas limites et les complexes. De nouvelles données montrent maintenant que les algorithmes de machine learning détectent non seulement les cas prévalents mais peuvent prédire le risque futur de cancer du sein, sur base de la mammographie. Ils sont même très fiables : l'IA fait mieux que le modèle Tyrer-Cuzick.PRECISION (2) mise sur la conception d'un modèle de prédiction DCIS multimodal. La méthode de Ductal Carcinoma In Situ (DCIS) représente un enjeu de taille car le risque de voir les lésions dégénérer en cancer du sein invasif est très minime. PRECISION veut arriver à une meilleure évaluation de ce risque et ainsi éviter les opérations et les traitements inutiles. Les découvertes de l'équipe ont déjà permis de définir sept nouveaux biomarqueurs qui peuvent indiquer si les anomalies DCIS peuvent se muer en carcinome mammaire invasif. Il s'agit entre autres du RNA-Seq, du recours à l'IA pour les mammographies et des préparations histologiques et de l'analyse des dépôts de calcium dans les tissus mammaires.(1)CanRisk.org est un dispositif médical gratuit, autorisé dans l'UE et au Royaume-Uni. Le logiciel est disponible en sept langues. (2)'PREvent ductal Carcinoma In Situ Invasive Overtreatment Now' est un vaste projet d'étude international dirigé par le Pr Jesse Wesseling.