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Un groupe de recherche à Singapour a utilisé l’intelligence artificielle (IA) pour identifier des traitements médicamenteux combinatoires optimisés pour le myélome – un type de cancer du sang. Leurs méthodes et résultats sont publiés dans Science Translational Medicine.

Personnaliser les combinaisons de médicaments

Les méthodes existantes pour concevoir des combinaisons de médicaments impliquent généralement de tester des combinaisons arbitraires de médicaments couramment utilisés ou d’intégrer de nouvelles thérapies ciblées dans des combinaisons de médicaments établies. Les associations médicamenteuses contenant du bortézomib sont actuellement utilisées comme traitement de première et deuxième ligne du myélome multiple.

Cependant, la plupart des patients deviennent inévitablement résistants à ces médicaments et de nouvelles combinaisons doivent être testées. Bien que certaines combinaisons plus récentes se soient révélées efficaces pour certains patients, l’identification rapide d’un traitement personnalisé optimal pour un patient à partir d’une gamme infinie de combinaisons possibles de médicaments demeure un défi.

Une plate-forme utilisant l’IA

Dans cette étude, des scientifiques de l’Université nationale de Singapour (NUS) ont mis au point une plate-forme technologique d’AI, appelée Quadratic Phenotypic Optimization Platform (QPOP), pour accélérer la conception des combinaisons de médicaments. ciblé sur des patients individuellement. Avec une petite quantité d’échantillons de sang ou de moelle osseuse provenant de patients, cette plate-forme est capable de cartographier la réponse médicamenteuse qu’un ensemble de combinaisons de médicaments aura sur les cellules cancéreuses d’un patient spécifique.

À partir d’un groupe de 114 médicaments approuvés par la FDA, QPOP a été en mesure d’identifier une série de combinaisons de médicaments efficaces, y compris une combinaison médicamenteuse novatrice et inattendue, qui a surpassé le régime de soins standard pour la rechute du myélome. Cette combinaison a été validée contre 13 échantillons de patients. QPOP a également été utilisé pour affiner les rapports de dosage de cette nouvelle combinaison pour une efficacité optimale.

À l’aide de quatre autres échantillons provenant de patients, l’équipe de recherche a démontré que QPOP était en mesure d’évaluer et de classer la nouvelle combinaison de médicaments en fonction de deux autres combinaisons de médicaments actuellement utilisées en clinique. cette nouvelle combinaison de médicaments identifiée par la plate-forme d’IA s’est révélée être l’option de traitement la plus efficace pour deux des échantillons de patients atteints de myélome. QPOP a pu associer la combinaison médicamenteuse idéale à chaque patient, démontrant ainsi une preuve de concept pour une médecine personnalisée.

L’IA révolutionne les combinaisons de médicaments

« QPOP révolutionne la manière dont les combinaisons de médicaments sont conçues et représente un domaine clé dans les soins de santé qui peuvent être transformés avec l’IA. L’efficacité de cette plate-forme dans l’utilisation de petits ensembles de données expérimentales permet d’identifier les combinaisons de médicaments optimales, de manière opportune et économique, ce qui constitue un grand pas en avant dans le domaine de la médecine personnalisée », a déclaré le Dr Edward Chow Kai-Hua. chercheur principal au Cancer Science Institute de Singapour, qui a dirigé l’étude.

L’équipe travaille maintenant à l’adoption de ce travail en clinique. En 2019, ils chercheront à recruter des patients pour des essais cliniques prospectifs liés au QPOP et à d’autres plates-formes d’IA, ainsi qu’à élargir l’application de la plate-forme à d’autres domaines de la maladie chez l’humain.

Cette recherche a été menée en collaboration avec l’Agence pour la science, la technologie et la recherche de l’Institut national du cancer de l’Université de Singapour, et l’Université de Californie à Los Angeles.

Source : National University of Singapore