Un logiciel localise les tumeurs avant les premiers symptômes

Le logiciel CancerLocator, conçu par des chercheurs de l’Université de Californie, détecte les cancers naissants en analysant l’ADN contenu dans le sang grâce à la technique du machine learning.

Selon le dernier rapport 2016 sur les cancers en France, publié par l’Institut National du Cancer,  en 2015 la maladie aurait été la cause de près de 149 500 décès en France métropolitaine, ce qui en fait la première cause de mortalité dans le pays, après la vieillesse. Aussi, près de 3 millions de français ont eu déjà eu un cancer. Un constat alarmant qui pousse les pouvoirs publics et les organismes publics et privés à redoubler d’effort dans la lutte contre la maladie : en 2015, donc, près de 158 millions d’euros ont été alloués à la recherche contre le cancer. Cependant, il n’existe aujourd’hui de dépistage que contre seulement 3 formes de cancers : du sein, colorectal et du col de l’utérus. Pour tous les autres, il n’existe pas encore de dépistage fiable. C’est pourquoi les avancées en la matière de l’Université de Californie, à Los Angeles, est porteuse d’un grand espoir : généraliser le dépistage à toutes les formes de cancers.

Les chercheurs américains ont lancé CancerLocator, un logiciel qui permet, en analysant l’ADN contenu dans le sang, de repérer et de localiser une tumeur avant même que le patient qui en est atteint ne ressente le moindre symptôme. Une grande avancée quand on sait que le diagnostic se fait le plus souvent après l’apparition des premiers symptômes, retardant ainsi la prise en charge médicale du patient et donc nécessairement ses chances de guérison. Le logiciel fonctionne par machine learning, c’est-à-dire par l’action d’algorithmes, utilisant la base de données du Cancer Génome Atlas, qui décodent des fragments d’ADN pour reconnaître les premiers signes d’une tumeur. Ces avancées peuvent donc aussi bien profiter à des personnes en phase initiale de maladie comme à des patients sains.

Aussi, le programme porte de nombreux espoirs. Le machine learning est amené à se perfectionner, notamment pour permettre aux médecins de prescrire des traitements personnalisés et aux patients de pouvoir bénéficier d’un diagnostic fiable pour une large palette de cancers. Car l’étude pilote du dispositif a montré son efficacité. Dans 80% des cas, le logiciel CancerLocator a permis d’identifier et de localiser les cellules cancéreuses. Une avancée qui redonne de l’espoir, car en médecine comme ailleurs, «  ce qui sauve c’est de faire un pas, et un pas encore » (Antoine de Saint Exupéry).