Cancer de la prostate agressif : un diagnostic à saveur de Raman et d’IA – Fondation du CHUM

Cancer de la prostate agressif : un diagnostic à saveur de Raman et d’IA

Une équipe du Centre de recherche du CHUM et de Polytechnique Montréal a combiné l’imagerie par microspectroscopie Raman à des techniques d’apprentissage machine pour mieux détecter des formes agressives du cancer de la prostate. Résultat ? Leur diagnostic est précis dans près de 9 cas sur 10 ! 

Cette année, 4 200 Canadiens mourront d’un cancer de la prostate, troisième cause de décès par cancer au pays. Dans 20 % de ces cas, une variante agressive, le carcinome intracanalaire de la prostate, sera décelée. Pourtant, à l’hôpital, les pathologistes ne disposent pas encore de biomarqueurs pour l’identifier avec précision. Ils se fient à une observation visuelle des tissus prélevés.

Toutefois, la Dre Dominique Trudel et Frédéric Leblond, chercheurs au CRCHUM, ainsi que la chercheuse postdoctorale Andrée-Anne Grosset, affirment, dans une récente étude publiée dans PLOS Medicine, que l’identification des patients à risque et le diagnostic des formes les plus agressives de ce cancer pourraient être améliorés. Selon eux, c’est même essentiel, car ce type de carcinome est fréquemment associé à une récidive du cancer de la prostate et à des métastases.

Pour cette étude, l’équipe scientifique a analysé des échantillons de tissus de 483 patients atteints du cancer de la prostate et provenant du CHUM, du Centre hospitalier universitaire de Québec et de l’University Health Network (Toronto, Ontario). Mais pas de n’importe quelle manière.

Dans un premier temps, les chercheurs ont déterminé la signature moléculaire propre à chaque échantillon grâce à l’imagerie par microspectroscopie Raman. En résumé, cette technique fait appel à des rayons lumineux pour faire vibrer les molécules d’un échantillon et recueillir des informations sur les liaisons chimiques qui le composent.

Puis, les chercheurs ont utilisé la collection de spectres Raman du CHUM pour entraîner des algorithmes à reconnaître et à classifier automatiquement les signatures spécifiques de tissus sains, du carcinome intracanalaire de la prostate et d’autres formes du cancer de la prostate.

Ces modèles prédictifs, basés sur l’apprentissage machine, ont ensuite été testés sur les données des deux autres centres hospitaliers. Avec des résultats pour le moins prometteurs : ils détectent correctement la présence ou l’absence de carcinome intracanalaire de la prostate dans près de 9 cas sur 10.

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