Comment l'IA peut améliorer le dépistage du cancer du poumon et aider à sauver des vies

Le cancer du poumon est le cancer le plus mortel au Canada et dans le monde. Chaque année, le cancer du poumon tue plus de 20 000 Canadiens. Parmi les personnes qui reçoivent un diagnostic, environ 75 % devraient mourir d'ici cinq ans. Pourtant, il n'y a pas de norme nationale au Canada pour le dépistage du cancer du poumon et, de tous les cancers, le cancer du poumon reçoit l'un des fonds les plus faibles pour la recherche.

Le cancer du poumon à un stade avancé est beaucoup plus difficile à traiter, de sorte que la détection précoce est essentielle pour augmenter les taux de survie. Pourtant, la moitié des diagnostics de cancer du poumon sont faits au stade 4, et environ 20 % le sont au stade 3, selon le Registre canadien du cancer base de données de Statistique Canada. Le taux de survie à cinq ans d'une personne atteinte d'un cancer du poumon de stade 4 n'est que de 1 %. Par contre, une personne atteinte d'un cancer du poumon de stade 1A a un taux de survie à cinq ans de 49 %.

Mis à part le faible financement et la stigmatisation attachée au cancer du poumon — parce qu'il est souvent, mais pas exclusivement, lié au tabagisme — les symptômes précoces tels que la fatigue et une toux persistante passent souvent inaperçus. De plus, les non-fumeurs peuvent présumer qu'ils ne sont pas à risque, malgré un nombre croissant de non-fumeurs qui reçoivent un diagnostic de cancer du poumon. En effet, les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) signalent que 10 % à 20 % des cancers du poumon surviennent chez les humains qui n'ont jamais fumé ou n'ont fumé que quelques cigarettes au cours de leur vie.

C'est pourquoi le dépistage du cancer du poumon est si essentiel — et le Canada innove dans ce domaine.

Approches actuelles du dépistage du cancer du poumon

Le modèle de prévision du risque de cancer du poumon Pan Can, mis au point au Canada, aide à déterminer si une personne devrait subir une tomodensitométrie (TDM) pour détecter un cancer du poumon à un stade précoce. Les approches actuelles de dépistage sont fondées sur l'âge et les antécédents de tabagisme, mais le modèle de Pan Can va encore plus loin en examinant d'autres variables comme le sexe, les antécédents familiaux, le niveau d'éducation, l'indice de masse corporelle et la maladie pulmonaire obstructive chronique.

Les recherches suggèrent que le dépistage du cancer du poumon peut améliorer les résultats s'il est détecté à un stade précoce. Résultats de la Procès NELSON—une vaste étude randomisée menée auprès de la population en Belgique et aux Pays-Bas — a démontré l'intérêt du dépistage CT à faible dose chez les personnes à risque élevé de développer un cancer du poumon. Dans l'ensemble, l'étude a révélé que la tomodensitométrie réduisait la mortalité jusqu'à 26 % chez les hommes à risque élevé et 61 % chez les femmes à risque élevé sur une période de 10 ans.

Au Royaume-Uni, l'hôpital Wythenshawe, qui fait partie de Manchester University NHS Foundation Trust, a lancé Contrôles de santé pulmonaire augmenter les taux de survie au cancer du poumon, en offrant un dépistage rapide et accessible au moyen de tomodensitomètres à faible dose dans des unités mobiles. Dans le cadre d'un programme pilote mené en 2016 entre l'Hôpital Wythenshawe, le Macmillan Cancer Improvement Partnership et le Manchester Clinical Commissioning, ils ont été en mesure de quadrupler les taux de diagnostic du cancer du poumon à un stade précoce. Et huit des 10 cancers détectés étaient à un stade suffisamment précoce pour permettre un traitement curatif chez 90 % des patients.

À plus grande échelle, la Commission européenne a adopté une Plan de lutte contre le cancer visant à améliorer les résultats du cancer dans l'Union européenne par la prévention, le dépistage précoce, l'accès aux traitements et l'amélioration de la qualité de vie. En 2020, 2,7 millions de personnes dans l'UE ont reçu un diagnostic de cancer — et le nombre de cas devrait augmenter de 24 % d'ici 2035. Bien que l'accent soit mis sur le cancer du sein et le cancer du col de l'utérus, le cancer du poumon demeure le cancer le plus mortel en Europe.

Cependant, chaque pays membre gère ses propres affaires, il est donc difficile d'harmoniser un programme à travers l'Europe. Dans certains pays, le tabagisme fait partie de la culture, de sorte que le cancer du poumon est moins préoccupé par les citoyens — et tous les gouvernements n'ont pas les fonds nécessaires pour soutenir un tel programme. La Commission se heurte donc à d'importants obstacles pour déployer son plan de manière uniforme dans toute l'Europe.

Les États-Unis, quant à eux, ont un programme national spécifique de dépistage du cancer du poumon, et le Preventive Services Task Force (USPSTF) des États-Unis recommande un dépistage annuel du cancer du poumon au moyen de tomodensitogrammes à faible dose pour les personnes à risque élevé. La plupart des régimes d'assurance, ainsi que l'assurance-maladie, aident à payer ces tests aux États-Unis.

À titre de comparaison, il n'existe aucun programme national de dépistage du cancer du poumon au Canada, même si le Groupe d'étude canadien sur les soins de santé préventifs recommande le dépistage du cancer du poumon au moyen de trois tomodensitogrammes annuels à faible dose pour les personnes à risque élevé. Les Canadiens considérés comme présentant un risque élevé sont ceux âgés de 55 à 74 ans qui fument, qui ont cessé de fumer il y a moins de 15 ans ou qui ont des antécédents de tabagisme.

Défis liés au modèle de dépistage pulmonaire RAS

Les cliniciens fondent le dépistage du cancer du poumon sur un ensemble de critères : la taille des nodules, la densité des nodules ou l'apparition d'un nouveau nodule. Mais ce n'est pas une méthode infaillible.

Selon le modèle de dépistage du cancer du poumon Lung-RAS — la pratique exemplaire actuelle — il existe quatre grandes catégories de dépistage du cancer du poumon. Les catégories 1 (négatif) et 2 (probablement bénigne) exigent que le patient revienne dans 12 mois. La catégorie 3 (suspect) exige que le patient revienne après six mois. La catégorie 4 (très suspecte) exige que le patient revienne dans un délai d'un à trois mois pour une tomodensitométrie de suivi et un prélèvement de tissus.

Les critères de dépistage du cancer du poumon ont été élaborés avec un consensus et une réflexion attentive, mais il n'y a pas de données solides indiquant que vous devez fumer un certain nombre de cigarettes après quoi vous devriez subir un dépistage. Un comité des tumeurs — composé d'un radiologue, d'un oncologue, d'un radio-oncologue et d'un chirurgien — détermine la meilleure voie à suivre pour chaque patient.

Cependant, aucune donnée réelle n'indique que 12 mois constituent le bon intervalle de suivi, ce qui provoque beaucoup d'anxiété chez les patients. Mais l'intelligence artificielle peut réparer cet énorme talon d'Achille dans le dépistage et ces délais peuvent être complètement affinés avec l'IA, épargnant au patient beaucoup d'anxiété et économisant une tonne d'argent au système de santé.

Formation d'algorithmes d'apprentissage profond pour détecter le cancer

Alors que les radiologistes utilisent déjà des outils de diagnostic, les systèmes d'IA reposent sur l'apprentissage profond, qui utilise des données réelles pour déterminer ce qui est et ce qui n'est pas une tumeur. Les données sont basées sur des milliers et des milliers de tomodensitogrammes (chez des patients avec et sans cancer), afin que les machines puissent « apprendre » à reconnaître un nodule cancéreux. Et plus ils « apprennent », plus ils deviennent précis au fil du temps. Cela pourrait être un outil important pour aider les radiologistes à vérifier leurs résultats ou à repérer quelque chose de si petit qu'il est indétectable à l'œil humain.

« Les limites de la vision humaine permettent également aux radiologues de négliger facilement les minuscules lésions malignes. Jusqu'à 35 % des nodules pulmonaires sont oubliés lors du dépistage initial, par exemple. L'utilisation de systèmes d'IA peut aider dans les deux cas en transférant une partie du fardeau des spécialistes occupés et en détectant les taches pulmonaires invisibles à l'œil nu », selon un article dans Nature.

Bien que le dépistage du cancer du poumon puisse aider à sauver des vies, l'IA peut rendre ce dépistage beaucoup plus efficace. Un algorithme d'apprentissage profond peut être formé pour lire les radiographies, les tomodensitogrammes, les IRM et d'autres scans médicaux. Cela reconnaît les modèles et interprète les images pour des diagnostics plus précis et plus précis. En fait, il existe de très bonnes preuves que lorsque vous appliquez l'apprentissage profond sur l'ensemble du poumon à l'aide d'ensembles de données plus importants, cela pourrait signaler des zones d'anomalie qui pourraient autrement être omises.

La détection assistée par ordinateur permet de détecter un nodule pulmonaire — une tache sur le poumon — qui pourrait être cancéreux, tandis que le diagnostic assisté par ordinateur (CADx) permet de déterminer si ce nodule est bénin ou malin. Plus l'ensemble de données est diversifié, plus l'algorithme d'apprentissage profond peut détecter les nodules et prédire leur risque.

Chercheurs d'un Étude dirigée par l'Institut de recherche Terry Fox a publié un article dans le Journal Lancet qui a démontré comment l'IA pouvait être utilisée dans le dépistage du cancer du poumon. En formant un algorithme d'apprentissage profond à l'aide de données anonymisées provenant de plus de 25 000 patients, ils ont pu estimer avec précision le risque de cancer du poumon et de mortalité connexe sur trois ans. Cela a été réalisé grâce à un meilleur moment des tests diagnostiques.

« DeePLR reconnaît les tendances dans les changements temporels et spatiaux et la synergie entre les changements dans les caractéristiques nodules et non nodules. Les scores DeePLR pourraient être utilisés pour guider avec précision la prise en charge clinique après la prochaine tomodensitométrie de dépistage répétée prévue », selon le Lancet Journal.

Détection du cancer à l'aide de biopsies liquides basées sur l'IA

Un meilleur dépistage peut sauver des vies tout en allégeant le fardeau du système de santé. Mais il serait difficile, voire impossible, pour le gouvernement canadien d'offrir un dépistage du cancer du poumon à tous les Canadiens. Dans de nombreuses régions éloignées, rurales ou nordiques, le tomodensitomètre le plus proche peut se trouver à des centaines de kilomètres. Plutôt qu'une couverture canadienne systématique, il n'y a que des poches de financement isolées, comme Action Cancer Ontario ou CUSM, CHUM et IUCPQ au Québec.

Les biopsies liquides basées sur l'IA pourraient être un outil utile pour déterminer qui est à risque de cancer du poumon et qui doit être envoyé pour un dépistage plus poussé. Une biopsie liquide est un test sanguin peu coûteux qui permet de détecter les fragments d'ADN des cellules cancéreuses qui circulent dans le sang. Bien qu'il soit utile pour différents types de cancer, il a un grand potentiel pour diagnostiquer le cancer du poumon et rend le processus de dépistage beaucoup plus facile.

En règle générale, l'examen des mutations génétiques et des marqueurs sur les cellules cancéreuses du poumon — afin de déterminer le meilleur plan de traitement — nécessite une biopsie (prélèvement d'un morceau de tissu) et l'envoi à une pathologie. Les biopsies liquides, en revanche, impliquent un test sanguin, ce qui est particulièrement utile pour les tumeurs difficiles à atteindre ou lorsque le tissu tumoral est rare. Lors de l'accès aux tissus par la poitrine, par exemple, il y a un risque plus élevé de complications telles que le pneumothorax ou les saignements.

Ici aussi, l'IA pourrait augmenter l'efficacité des biopsies liquides. Des chercheurs du Johns Hopkins Kimmel Cancer Center ont mis au point un Technologie de test sanguin basée sur l'IA appelée DELFI (évaluation de l'ADN de fragments en vue d'une interception précoce), qui repère des tendances uniques dans la fragmentation de l'ADN extrait des cellules cancéreuses circulant dans le sang. Dans un échantillon de près de 800 personnes, les chercheurs ont pu détecter plus de 90 % des cancers du poumon. Cette approche profiterait non seulement aux personnes à risque élevé, mais aussi à la population générale, y compris les non-fumeurs.

Adopter une approche collaborative de l'IA

Mais il y a aussi une grave pénurie d'ensembles de données complets et multimodaux qui permettent des modèles plus complets. Ces modèles peuvent améliorer et personnaliser l'approche du parcours du patient aux différentes étapes. Par exemple, déterminer qui pourrait bénéficier d'une biopsie liquide après une tomodensitométrie pour ajuster les temps d'attente, accélérer le diagnostic et améliorer l'efficacité globale. L'IA peut être formée pour dépister le cancer du poumon, mais elle a besoin de données, et il n'y a pas de lac national de données ouvertes au Canada. De plus, la plupart des établissements de soins de santé ne disposent pas de l'infrastructure nécessaire pour développer leurs propres solutions basées sur l'IA ou former des algorithmes d'apprentissage profond.

Une grande partie de ces données sur les soins de santé vivent en silos, de sorte qu'une infrastructure plus large est nécessaire pour relier ces silos, tant à l'interne qu'à l'externe — parce que, même si des innovations sont faites, ces innovations ne peuvent pas être traduites dans des contextes réels dans la communauté au sens large. Les données sur les soins de santé des patients et des établissements posent également des préoccupations en matière de protection de la vie privée.

Alors qu'un diagnostic de cancer du poumon était autrefois considéré comme une condamnation à mort, les innovations dans le dépistage du cancer du poumon basé sur l'IA et les biopsies liquides sont très prometteuses pour attraper le cancer du poumon à un stade précoce et améliorer les taux de survie, tout en aidant le système de santé à contrôler les coûts et à fournir le meilleur niveau de soins possible aux patients.