Tumeurs au cerveau: une application créée à Montréal aide à prédire leur progression

Les chercheurs ont «entraîné» un ordinateur à apprendre des algorithmes en le nourrissant de données de plus de 62 000 patients ayant un méningiome.
Photo: iStock Les chercheurs ont «entraîné» un ordinateur à apprendre des algorithmes en le nourrissant de données de plus de 62 000 patients ayant un méningiome.

Un cerveau artificiel sert à analyser les cerveaux des humains : des chercheurs montréalais ont mis l’intelligence artificielle (IA) à contribution afin de développer une application pour téléphone intelligent servant à prédire la malignité des tumeurs cérébrales et les chances de survie des patients.

Si l’intelligence artificielle demeure mystérieuse pour plusieurs, des chercheurs du Neuro (Institut et hôpital neurologiques de Montréal) et de l’Hôpital de Montréal pour enfants du Centre universitaire de santé McGill (CUSM) l’ont mise à contribution.

Ils ont développé une application pour téléphones intelligents, disponible pour tous les médecins qui souhaitent s’en servir.

Le but est d’orienter les patients vers les meilleures options de traitement.

Pour les chercheurs, il s’agit d’une façon concrète d’utiliser l’IA en pratique clinique.

Le méningiome — qui prend naissance dans les membranes entourant le cerveau et la moelle épinière — est le type de tumeur du système nerveux central le plus courant, avec 8,14 cas par 100 000 personnes. Si le pronostic est généralement meilleur que pour les autres tumeurs cérébrales, le degré de virulence est très variable. C’est pourquoi les chercheurs estiment qu’il est extrêmement important de pouvoir prédire la malignité et le temps de survie afin de déterminer si l’intervention chirurgicale est la meilleure option pour le patient.

Ils ont donc « entraîné » un ordinateur à apprendre des algorithmes en le nourrissant de données de plus de 62 000 patients ayant un méningiome.

Ils voulaient faire des associations statistiques entre la malignité, la survie et une série d’autres variables cliniques comme la taille de la tumeur, sa localisation et les procédures chirurgicales effectuées.

Résultat ? La « machine » pouvait vraiment prédire des résultats chez des patients précis, ont constaté les chercheurs après avoir étudié l’efficacité de l’application.

Les chercheurs insistent toutefois sur la nécessité de perfectionner les algorithmes à l’aide d’ensembles de données plus riches, dont des données moléculaires et d’imagerie cérébrale.


L’étude a été publiée dans la revue npj Digital Medicine.