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La classification précise des tumeurs mammaires en fonction de l’expression de la protéine HER2 représente un enjeu majeur pour l’accès aux thérapies ciblées, notamment le trastuzumab deruxtecan (Enhertu, AstraZeneca). Or, les faibles ou très faibles niveaux d’expression de HER2 (catégories low ou ultra-low) sont particulièrement difficiles à évaluer, entraînant un risque élevé de fausses classifications en HER2-négatif et, par conséquent, un défaut d’accès au traitement pour de nombreuses patientes.
Dans une étude présentée à l’ASCO et financée par AstraZeneca, des chercheurs ont démontré que l’intelligence artificielle (IA) pouvait significativement améliorer l’évaluation des niveaux d’expression de HER2. En collaboration avec la société MindPeak, ils ont développé une formation dédiée à l’évaluation pathologique de HER2, suivie par 105 anatomopathologistes issus de 10 pays. Ces experts ont analysé des échantillons tumoraux de 20 patientes, avec et sans assistance par IA.
Les résultats sont éloquents : la justesse globale de la classification HER2 (négatif, ultra-faible, faible, positif) est passée de 66,7 % sans IA à 88,5 % avec IA. Plus encore, les erreurs de classement des tumeurs ultra-low en HER2-négatif ont chuté de 29,5 % à 4,0 % grâce à l’IA.
« Notre étude apporte la première preuve internationale que l’intelligence artificielle peut combler des lacunes diagnostiques critiques, en améliorant la précision de la classification HER2 et en élargissant ainsi l’accès à de nouvelles options thérapeutiques », souligne la Dre Marina De Brot (A.C. Camargo Cancer Center, São Paulo), investigatrice principale de l’étude.
Communiqué ; pour en savoir plus, cliquez ici.
L’équipe de rédaction Tempo Today
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