Cancer du sein : un outil qui prédit le risque de fatigue

Cancer du sein : un outil qui prédit le risque de fatigue
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Pour la première fois, des chercheurs ont, grâce à l’intelligence artificielle, mis au point un outil permettant de prédire la fatigue après les traitements dans le cancer du sein. Des travaux présentés à l’ASCO, le congrès mondial sur le cancer à Chicago.

Femme fatiguée allongée dans un lit

La fatigue, tant physique, cognitive qu’émotionnelle, épuise littéralement souvent les patientes atteintes de cancer du sein.© B. BOISSONNET / BSIP / AFP

Après l’intelligence artificielle qui prédit le risque de cancer du sein, voici celle qui prédit aussi le risque de fatigue chez les femmes après la fin de leurs traitements. Ce nouvel outil vient en effet d’être présenté au 55e congrès de l’ASCO 2019, le plus grand congrès mondial sur le cancer qui se tient comme chaque année début juin à Chicago. Dans le cas des cancers du sein, on estime qu’environ une femme sur trois souffre d’une fatigue chronique. Attention, il ne s’agit pas là d’un simple coup de barre, ni d’une fatigue passagère. Beaucoup plus intense, cette fatigue, tant physique, cognitive qu’émotionnelle, épuise littéralement souvent les patientes.

Un outil qui identifie les femmes qui sont les plus affectées par la fatigue

Des médecins-chercheurs de l’institut Gustave Roussy (Villejuif), en collaboration avec ceux du Memorial Sloan-Kettering Cancer Center (New York), ont cherché à développer un test capable de déterminer, au moment du diagnostic de cancer du sein et juste avant la mise en route des traitements, quelles sont les femmes les plus susceptibles d’être affectées par la fatigue que les autres. Objectif de ces travaux : proposer à ces patientes à risque dans la mesure du possible des alternatives thérapeutiques mieux supportées.

Les chercheurs se sont appuyés sur la cohorte CANTO promue par Unicancer et coordonnée par le Pr Fabrice André, oncologue spécialisé dans le cancer du sein à Gustave Roussy et directeur de recherche Inserm. Soit environ 12.000 patientes réparties dans plus de 20 centres en France.

Développer l’outil pour qu’il s’applique à grande échelle

Après avoir sélectionné celles qui n’étaient pas fatiguées avant leurs traitements, ils ont séquencé leur génome afin d’identifier les différents polymorphismes génétiques, c’est-à-dire les variations dans la séquence des gènes. Puis ils ont identifié, grâce à une méthode d’intelligence artificielle, une combinaison de polymorphismes génétiques susceptibles d’être à l’origine de la fatigue post-traitement.

À vous de jouer…

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source:sciencesetavenir

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