L’UNIGE conçoit une IA qui promet de mieux prédire les métastases
Basé sur l’analyse de signatures géniques, un nouvel algorithme développé à l’UNIGE permet de prédire la dissémination de certains cancers, comme ceux du côlon, du sein ou du poumon, à un stade plus précoce.
Des chercheurs de l’Université de Genève ont conçu un outil d’intelligence artificielle capable de prédire le risque de métastases et de récidives de cancers. Développé à partir de cellules de tumeurs du côlon, le modèle s'appuie sur des signatures géniques pour fournir des prédictions individualisées, avec une précision jugée inégalée par ses concepteurs.
Le projet, dirigé par Ariel Ruiz i Altaba, professeur à la Faculté de médecine de l’UNIGE, s’attaque à une question centrale en oncologie: pourquoi certaines cellules cancéreuses migrent-elles vers d'autres organes alors que d'autres restent localisées? L’équipe a cloné et cultivé des cellules tumorales pour analyser leur comportement migratoire in vitro et in vivo, avant d’identifier des gradients d’expression génique associés à ce potentiel de dissémination.
Les données ont ensuite été intégrées dans un algorithme baptisé Mangrove Gene Signatures (MangroveGS). Selon Aravind Srinivasan, co-auteur de l’étude, l’outil se distingue par sa capacité à exploiter simultanément des dizaines de signatures géniques, ce qui renforce sa robustesse face à la variabilité interindividuelle.
Une fois entraîné, MangroveGS a atteint une précision proche de 80% pour prédire la survenue de métastases dans les cancers du côlon. L’outil s’est aussi montré efficace sur d’autres tumeurs, notamment celles du sein, du poumon ou de l’estomac.
MangroveGS pourrait permettre un ajustement plus ciblé des traitements, selon les chercheurs. Les analyses peuvent être réalisées à partir d’échantillons tumoraux standard, avec un score de risque transmis via un portail sécurisé.
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